AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）

最新推荐文章于 2025-03-20 19:22:56 发布
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分类专栏： NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 文章标签： llama3 ai anythinllm llama
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AnythingLLM是一款一体化AI应用，提供无需代码的RAG和AI代理功能。本文介绍如何安装AnythingLLM，并重点讲解如何导出聊天日志，以适合GPT-3.5和其他OpenAI模型的微调格式，如CSV、JSON、JSONL。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

什么是 AnythingLLM?

AnythingLLM 是最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的 AI 应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整 ChatGPT，但具有任何 LLM、嵌入模型或矢量数据库。

如何安装

《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI 应用程序，可以执行 RAG、AI 代理等操作》

系列文章

《AnythingLLM教程系列之 01 API Access 访问》
《AnythingLLM教程系列之 02 AnythingLLM 允许您自定义实例的外观和风格，以匹配您的品牌和身份》

工作区聊天日志

你可知道？ AnythingLLM 允许您以正

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AnythingLLM教程系列之 03无代码一路next部署anythingLLM docker （教程含安装步骤）
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阿里千问大模型 Qwen1.5 开源 32B 模型，将开源进行到底！！！
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模型参数：词表大小152064，64层、隐藏层维度5120，支持32k长度。],看看指标。从指标上来看，Qwen1.5-32B模型，相较于72B模型有一些差距，但是由于Yi-34B和Llama2-34B很多。Yi在30B级别的地位不保啦。32B-Chat版本模型在MT-Bench榜单上超过8分，并且与72B-Chat版本模型差距较小。Qwen1.5-32B还支持多语言，包括阿拉伯语、西班牙语、法语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语和印尼语等，相关评测如下。
AI(16)-anythinLLM-deepseek打造本地私有知识库
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亲测可行，供大家参考
使用 AnythingLLM 轻松部署本地知识库！
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是一个功能强大且灵活的工具，专为在本地环境中部署和管理知识库而设计。它支持多种数据格式的导入，并提供高效的搜索、索引和管理功能，适用于个人、团队或企业用户。双击下载的安装包（通常为 .exe 文件），按照安装向导的提示完成安装。不仅提供了强大的功能和灵活的配置选项，还能够满足不同用户的需求。3，在主界面中，输入知识库的名称和描述，然后点击“创建”生成新的工作区；4，导入知识库数据，在新建的知识库中，点击“导入数据”按钮。启动后，您将看到主界面。选择您准备好的知识库数据文件，点击“导入”。
anything-llm的嵌入式聊天小部件
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AnythingLLM 嵌入式聊天小部件
anythingLLM 使用教程
weixin_44678773的博客
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一、anythingLLM 简介 anythingLLM 是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM 具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。 二、环境准备 硬件要求： CPU：推荐使用具备多核心、高主频的现代 CPU，如英特尔酷睿 i7 或 A
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前言AI本地知识库是指在用户的本地设备上运行的、完全自定义的知识存储与管理系统。相比在线方案，本地知识库将数据完全保存在用户设备中，确保信息安全与隐私，同时提供了高度的控制与灵活性。用户可以将文本、文档、图像等多种数据类型导入其中，并利用AI模型进行高效检索和智能问答。本地知识库特别适合企业内部资料管理、个人学习和项目数据存储，实现更精准的个性化知识管理。想搭建一个完全属于自己的本地知识库，但苦于没有教程？
AnythingLLM教程系列之 02 AnythingLLM 允许您自定义实例的外观和风格，以匹配您的品牌和身份。
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手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
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