一键搭建本地 AI 私有知识库：支持十几种大语言模型（LLM）、RAG 和 AI Agents！_ai本地模型 有哪些

AnythingLLM[1] 是一个全栈应用程序，您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有 ChatGPT，不再受制于人：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。

支持 Mac, Windows, & Linux

AnythingLLM 核心功能

• 多用户实例支持和权限管理。

• 工作区内的智能体 Agent（浏览网页、运行代码等）。

• 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX 等）。

• 支持聊天和查询模式：聊天模式保留先前的对话记录，查询模式则是是针对您的文档做简单问答。

• 聊天中会提供所引用的相应文档内容。

• 100% 云部署就绪，或 “部署你自己的 LLM 模型”。

• 管理超大文档时高效、低耗。只需要一次就可以嵌入（Embedding) 一个庞大的文档。比其他文档聊天机器人解决方案节省 90% 的成本。

• 全套的开发人员 API，用于自定义集成！

AnythingLLM 支持的 LLM

• 任何与 llama.cpp[2] 兼容的开源模型

• OpenAI

• Azure OpenAI

• Anthropic

• Google Gemini Pro

• Hugging Face (聊天模型)

• Ollama (聊天模型)

• LM Studio (所有模型)

• LocalAi (所有模型)

• Together AI (聊天模型)

• Perplexity (聊天模型)

• OpenRouter (聊天模型)

• Mistral

• Groq

• Cohere

• KoboldCPP

AnythingLLM 支持的嵌入模型

• AnythingLLM 原生嵌入器（默认）

• OpenAI

• Azure OpenAI

• LocalAi (全部)

• Ollama (全部)

• LM Studio (全部)

• Cohere

AnythingLLM 支持的转录模型

• AnythingLLM内置（默认）

• OpenAI

AnythingLLM 支持的向量数据库

• LanceDB （默认）

• Astra DB

• Pinecone

• Chroma

• Weaviate

• QDrant

• Milvus

• Zilliz

AnythingLLM 仓库介绍

仓库结构

AnythingLLM 仓库由三个主要部分组成：

• frontend: 一个 viteJS + React 前端，您可以运行它来轻松创建和管理 LLM 可以使用的所有内容。

• server: 一个 NodeJS Express 服务器，用于处理所有交互并进行所有向量数据库管理和 LLM 交互。

• docker: Docker 指令和构建过程 + 从源代码构建的信息。

• collector: NodeJS Express 服务器，用于从 UI 处理和解析文档。

仓库地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

配置开发环境

• yarn setup：填充每个应用程序部分所需的 .env 文件（从仓库的根目录）。

• 在开始下一步之前，先填写这些信息 server/.env.development，不然代码无法正常执行。

• yarn dev:server：在本地启动服务器（从仓库的根目录）。

• yarn dev:frontend：在本地启动前端（从仓库的根目录）。

• yarn dev:collector：然后运行文档收集器（从仓库的根目录）。

软件下载地址：https://useanything.com/download

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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