AnythingLLM

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力，这就需要再给这个大脑外接一些文档数据了，通过AnythingLLM

曲幽·2025-03-11 22:15

腾讯云大模型知识引擎转为本地化知识引擎+DeepSeek

文章目录1、为什么需要本地化部署大模型tokens资源包知识库容量搜索服务包2、这里的底层技术-RAG3、为什么选择DeepSeek＋011ama＋AnythingLLM4、部署步骤1、ollama本地化部署

Java_微尘·2025-03-08 21:19

Mac 基于 Ollama 安装 DeepSeek-R1（蒸馏版本）、AnythingLLM 及使用体验

文章目录Mac基于Ollama安装DeepSeek-R1（蒸馏版本）、AnythingLLM及使用体验Ollama简介下载与安装Ollama下载并运行DeepSeek-R11.在终端运行（建议从8B开始

窝窝和牛牛·2025-03-06 21:12

DeepSeek四种知识库布置方案，选一种最适合你的！

本文将基于DeepSeek的强大，深入分析Dify+DeepSeek、AnythingLLM+DeepSeek、Ollama+DeepSeek和硅基流动+DeepSeek四种方案，帮助你找到最适合自己的选择

坚定信念，勇往无前·2025-03-04 18:36

docker-compose安装anythingLLM

1、anythingLLM的docker-compose文件version:'3.8'services:anythingllm:image:mintplexlabs/anythingllm:latestcontainer_name

非ban必选·2025-03-04 14:03

【AI测试学习】AnythingLLM+Ollama+DeepSeek部署私人知识库

1.搭建DeepSeek大语言模型1.1Ollama大预言模型部署Ollama简化了大型语言模型的运行，让每个人都能在本地轻松体验AI的强大，打开浏览器-下载Ollama-输入命令-搞定，这是本地部署大语言模型的全新方式。这里我们借助Ollama大预言模型部署工具进行搭建官网如下：Ollama安装包也可百度网盘获取：安装完成后，桌面右下角会显示ollama图标1.2.安装DeepSeek复制oll

艳Yansky·2025-02-28 16:37

怎么提升自定义知识库的质量（向量知识库）

上传文档后，CherryStudio或者AnythingLLM会将内容转换为向量数据库（VectorDatabase），然后用于检索增强生成（RAG，Retrieval-AugmentedGeneration

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:11

Custom Skills 与 Agent Flows：如何在 Anything LLM 中打造智能 AI 任务流

AnythingLLM提供了CustomSkills（自定义技能）和AgentFlows（智能代理流程）两大核心功能，使得AI能够更加灵活、高效地完成各类任务。

CCSBRIDGE·2025-02-21 23:45

大模型产品Deepseek（九）、LMstudio + AnythingLLM提交文件、网页内容，回复更专业准确

使用LMstudio和AnythingLLM向DeepSeek提交数据以提高回复的准确性在本篇文章中，我们将介绍如何使用LMstudio和AnythingLLM工具将文件或网页内容提交给DeepSeek

伯牙碎琴·2025-02-20 20:41

Docker 部署AnythingLLM

两个指令搞定1.下载镜像dockerpullmintplexlabs/anythingllm2.运行容器exportSTORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllmmkdir-p$STORAGE_LOCATIONchmod-R777

炫爱小七·2025-02-20 18:54

AnythingLLM 项目安装与配置指南

AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。

龙聪山Diane·2025-02-20 02:04

本地部署DeepSeek + AnythingLLM 搭建高效安全的个人知识库

环境准备：本地部署方案请参考博客：windows平台本地部署DeepSeek大模型+OpenWebUI网页界面（可以离线使用）-CSDN博客windows平台本地部署DeepSeek大模型+Chatbox界面（可以离线使用）-CSDN博客根据本人电脑配置：windows11+i9-13900HX+RTX4060+DDR5560032G内存确定搭建方案：DeepSeek-R1:7b+Ollama+A

Chhjnavy·2025-02-19 03:24

本地化部署AI知识库：基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程

本文将手把手教你如何通过Ollama（模型管理工具）、DeepSeek-R1（国产开源大模型）和AnythingLLM（知识库管理平台），搭建一套完全本地运行的智能问答系统。

elecfan2011·2025-02-19 00:27

本地部署【DeepSeek-R1】，搭建自己的【知识库】

使用deepseek+ollama+anythingLLM搭建简易知识库ollamadeepseekchatboxanythingLLM一、本地部署Ollama1.简要说明ollama可以看成是大模型的宿主平台管理用户的输入和大模型的输出注

行者无疆xcc·2025-02-18 13:24

linux内网部署deepseek大模型（ollama+anythingllm）

一、安装ollama来源：ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe

wukurua·2025-02-17 11:32

python后端调用Deep Seek API

python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1

YY_oot·2025-02-16 22:20

只需3步用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造免费AI本地专属知识库（含原理）

本文将拆解本地知识库的三大核心技术（嵌入模型/向量数据库/LLM智能问答），将详细介绍如何用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM组合，无需任何编程基础，只需3步即可免费零代码搭建全流程私有化智能知识库

少喝冰美式·2025-02-15 15:22

在自己电脑上部署deepseek r1模型

电脑上部署一：先下载ollama二：下载部署Deepseek模型三：可视化图文交互界面Chatbox在mac电脑上部署总结：1、目标：类似的GUI界面使用；2、软件选用：ollama、deepseekr1模型、anythingllm

step by step.·2025-02-12 14:28

“轻松上手！5分钟学会用京东云打造你自己的专属DeepSeek”

\#从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤,可以满⾜中⼩企业环境的稳定使⽤,第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏训练(基于本地数据搭建本地知识库):⼀：京东云GPU云主机环境准备

·2025-02-10 18:11

window系统下使用open-webui+ollama部署大模型

前面一篇博文中讲述了window下用ollama+AnythingLLM部署本地知识库，但是个人感觉anythingllm不是很好用，还不如直接用cmd窗口，而且仅能本机使用，如果想部署到服务器上面供其他人访问

墨染风华不染尘·2025-02-08 20:36

深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库

出现的背景2搭建过程2.1数据收集2.2数据处理2.2.1数据清洗与预处理2.2.2文本分块2.2.3微调数据格式统一2.3建立向量索引2.4大模型选择与微调3开源知识库项目3.1FastGPT3.2AnythingLLM3.3LangChain-Chatchat4

皮皮冰燃·2025-01-27 21:31

开源项目AnythingLLM：一个私人的 ChatGPT，可以与任何东西聊天

AnythingLLM：一个私人的ChatGPT，可以与任何东西聊天。高效、可定制且开源的企业级文档聊天机器人解决方案，基于LangChain开发。

秋水札记·2023-12-16 13:03

AnythingLLM：基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）

一、前言继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地

技术狂潮AI·2023-12-16 13:26

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