AnythingLLM 项目安装与配置指南
1. 项目基础介绍和主要编程语言
AnythingLLM 是一个全栈应用程序,旨在帮助用户将任何文档、资源或内容转化为大型语言模型(LLM)可以使用的上下文。该项目支持多种大型语言模型和向量数据库,允许用户构建一个私有的 ChatGPT 系统,既可以在本地运行,也可以远程托管。
该项目主要使用以下编程语言和框架:
- 前端:使用 ViteJS 和 React 构建用户界面。
- 后端:使用 NodeJS 和 Express 处理所有交互、向量数据库管理和 LLM 交互。
- 文档处理:使用 NodeJS 和 Express 处理和解析文档。
2. 项目使用的关键技术和框架
AnythingLLM 项目集成了多种关键技术和框架,主要包括:
- 大型语言模型(LLMs):支持多种开源和商业 LLM,如 OpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock 等。
- 向量数据库:支持 LanceDB、Astra DB、Pinecone 等多种向量数据库。
- 嵌入模型:支持 AnythingLLM 原生嵌入器、OpenAI、LocalAi 等。
- 语音模型:支持 AnythingLLM 内置的语音转文本和文本转语音功能。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、macOS 或 Linux。
- Node.js:建议使用 Node.js 14.x 或更高版本。
- Docker(可选):如果您计划使用 Docker 进行部署,请确保已安装 Docker。
详细安装步骤
步骤 1:克隆项目仓库
首先,从 GitHub 克隆 AnythingLLM 项目仓库到本地:
git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git
cd anything-llm
步骤 2:安装依赖
进入项目根目录,安装所有必要的依赖:
yarn install
步骤 3:配置环境变量
在项目根目录下,找到并编辑 .env
文件。您需要填写以下关键环境变量:
OPENAI_API_KEY
:您的 OpenAI API 密钥。VECTOR_DB_PROVIDER
:您选择的向量数据库提供商,如LanceDB
或Pinecone
。LLM_PROVIDER
:您选择的大型语言模型提供商,如OpenAI
或LocalAi
。
步骤 4:启动服务器
启动后端服务器:
yarn dev:server
步骤 5:启动前端
启动前端应用程序:
yarn dev:frontend
步骤 6:启动文档收集器
启动文档收集器以处理和解析文档:
yarn dev:collector
完成安装
至此,您已经成功安装并配置了 AnythingLLM 项目。您可以通过浏览器访问 http://localhost:3000
来查看和使用该应用程序。
通过以上步骤,您可以轻松地将 AnythingLLM 部署到本地环境,并开始使用其强大的功能来处理和分析各种文档和内容。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考