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Files

Timothy Carambat e1b7f5820c PGvector vector database support (#3788 )

* PGVector support for vector db storage

* forgot files

* comments

* dev build

* Add ENV connection and table schema validations for vector table
add .reset call to drop embedding table when changing the AnythingLLM embedder
update instrutions
Add preCheck error reporting in UpdateENV
add timeout to pg connection

* update setup

* update README

* update doc

2025-05-09 12:27:11 -07:00

16 KiB

Raw Blame History

AnythingLLM： 您一直在寻找的全方位AI应用程序。
与您的文档聊天，使用AI代理，高度可配置，多用户，无需繁琐的设置。

| | 文档 | 托管实例

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👉 适用于桌面（Mac、Windows和Linux）的AnythingLLM！立即下载

这是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。此应用程序允许您选择使用哪个LLM或向量数据库，同时支持多用户管理并设置不同权限。

观看演示视频！

产品概览

AnythingLLM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。

AnythingLLM将您的文档划分为称为workspaces (工作区)的对象。工作区的功能类似于线程，同时增加了文档的容器化。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。

AnythingLLM的一些酷炫特性

🆕 完全兼容 MCP
🆕 无代码AI代理构建器
🖼️ 多用户实例支持和权限管理（支持封闭源和开源LLM！）
自定义人工智能代理
👤 多用户实例支持和权限管理 仅限Docker版本
🦾 工作区内的智能体（浏览网页、运行代码等）
💬 为您的网站定制的可嵌入聊天窗口
📖 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等）
带有拖放功能和清晰引用的简洁聊天界面。
100%云部署就绪。
兼容所有主流的闭源和开源大语言模型提供商。
内置节省成本和时间的机制，用于处理超大文档，优于任何其他聊天界面。
全套的开发人员API，用于自定义集成！
而且还有更多精彩功能……安装后亲自体验吧！

支持的LLM、嵌入模型、转录模型和向量数据库

支持的LLM：

支持的嵌入模型：

支持的转录模型：

AnythingLLM内置（默认）
OpenAI

TTS (文本转语音) 支持：

浏览器内置（默认）
PiperTTSLocal - 在浏览器中运行
OpenAI TTS
ElevenLabs
任何与 OpenAI 兼容的 TTS 服务

STT (语音转文本) 支持：

浏览器内置（默认）

支持的向量数据库：

技术概览

这个单库由六个主要部分组成：

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。
collector: NodeJS express 服务器，用于从UI处理和解析文档。
docker: Docker 指令和构建过程 + 从源代码构建的信息。
embed: 用于生成和创建网页嵌入组件的子模块.
browser-extension: 用于Chrome 浏览器扩展的子模块.

🛳 自托管

Mintplex Labs和社区维护了许多部署方法、脚本和模板，您可以使用它们在本地运行AnythingLLM。请参阅下面的表格，了解如何在您喜欢的环境上部署，或自动部署。

Docker	AWS	GCP	Digital Ocean	Render.com

Railway	RepoCloud	Elestio

其他方案：不使用Docker配置AnythingLLM实例 →

如何设置开发环境

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）。

了解文档

了解向量缓存

外部应用与集成

以下是一些与 AnythingLLM 兼容的应用程序，但并非由 Mintplex Labs 维护。列在此处并不代表官方背书。

Midori AI 子系统管理器 - 使用 Docker 容器技术高效部署 AI 系统的简化方式 - 使用 Docker 容器技术高效部署 AI 系统的简化方式。
Coolify - 一键部署 AnythingLLM。
适用于 Microsoft Word 的 GPTLocalhost - 一个本地 Word 插件，让你可以在 Microsoft Word 中使用 AnythingLLM。

远程信息收集与隐私保护

由 Mintplex Labs Inc 开发的 AnythingLLM 包含一个收集匿名使用信息的 Telemetry 功能。

有关 AnythingLLM 的远程信息收集与隐私保护更多信息

为什么收集信息？

我们使用这些信息来帮助我们理解 AnythingLLM 的使用情况，帮助我们确定新功能和错误修复的优先级，并帮助我们提高 AnythingLLM 的性能和稳定性。

怎样关闭

在服务器或 Docker 的 .env 设置中将 DISABLE_TELEMETRY 设置为 "true"，即可选择不参与遥测数据收集。你也可以在应用内通过以下路径操作：侧边栏 > Privacy （隐私） > 关闭遥测功能。

你们跟踪收集哪些信息？

我们只会跟踪有助于我们做出产品和路线图决策的使用细节，具体包括：

您的安装方式（Docker或桌面版）
文档被添加或移除的时间。但不包括文档内的具体内容。我们只关注添加或移除文档这个行为。这些信息能让我们了解到文档功能的使用情况。
使用中的向量数据库类型。让我们知道哪个向量数据库最受欢迎，并在后续更新中优先考虑相应的数据库。
使用中的LLM类型。让我们知道谁才是最受欢迎的LLM模型，并在后续更新中优先考虑相应模型。
信息被发送出去。这是最常规的“事件/行为/event”，并让我们了解到所有安装了这个项目的每日活动情况。同样，只收集发送这个行为的信息，我们不会收集关于聊天本身的性质或内容的任何信息。

您可以通过查找所有调用Telemetry.sendTelemetry的位置来验证这些声明。此外，如果启用，这些事件也会被写入输出日志，因此您也可以看到发送了哪些具体数据。IP或其他识别信息不会被收集。Telemetry远程信息收集的方案来自PostHog - 一个开源的远程信息收集服务。

我们非常重视隐私，且不用烦人的弹窗问卷来获取反馈，希望你能理解为什么我们想要知道该工具的使用情况，这样我们才能打造真正值得使用的产品。所有匿名数据 绝不会 与任何第三方共享。

在源代码中查看所有信息收集活动

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OpenAI Assistant Swarm：一个智能体就可以管理您所有的OpenAI助手。

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