AnythingLLM教程系列之 11 AnythingLLM+Ollama：将所有 LLM Runner 和所有大型语言模型整合在一起，支持的 LLM、嵌入模型、语音模型和矢量数据库

最新推荐文章于 2025-04-27 14:33:36 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 14:33:36 发布
阅读量1.7k 收藏 1
点赞数
分类专栏： NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 文章标签： 语言模型 数据库 人工智能 anythingllm ollama
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/139848124
版权

简介

AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以使用商用现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建一个私人 ChatGPT，没有任何妥协，您可以在本地运行也可以远程托管，并且能够与您提供的任何文档进行智能聊天。

AnythingLLM 将您的文档划分为称为工作区的对象。工作区的功能与线程非常相似，但增加了文档的容器化。工作区可以共享文档，但它们不会相互通信，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。

系列文章

如何安装

系列文章

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
从零开始大模型开发与微调：编码器的实现
AI天才研究院
07-13 2231
随着人工智能在自然语言处理(NLP)领域的快速发展，对大规模预训练模型的需求日益增长。这些大型模型不仅需要具备广泛的语言理解能力，还需要能适应各种下游任务需求。传统上，针对特定任务训练的较小模型往往无法达到所需的泛化效果或性能上限。因此，近年来出现了大量用于大规模数据集上的预训练模型，如BERT、GPT、T5等系列，它们展示了惊人的性能，并且能够通过简单的微调快速适应新任务。
AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
iCloudEnd的博客
06-27 2352
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，您可以使用商用现成的 LLM 或流行的开源 LLM 和 vectorDB 解决方案来构建一个私人 ChatGPT，没有任何妥协，您可以在本地运行也可以远程托管，并且能够与您提供的任何文档进行智能聊天。AnythingLLM 将您的文档划分为称为工作区的对象。工作区的功能与线程非常相似，但增加了文档的容器化。工作区可以共享文档，但它们不会相互通信，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。AnythingLLM 的一些很酷的功能多用户实例支持和许可。
开源大模型应用编排平台：Dify、AnythingLLM、Ragflow 与 n8n 的功能与商用许可对比分析
最新发布
2301_81888214的博客
04-27 799
本文选取 Dify、AnythingLLM、Ragflow 和 n8n 四个具有代表性的开源项目，从功能特性、许可协议、商用风险等方面进行系统对比分析，帮助开发者更科学地选择适合自身场景的工具。
使用 AnythingLLM 轻松部署本地知识库！
2401_83179994的博客
03-20 780
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”。
Vanna使用ollama分析本地MySQL数据库
Baker的博客
05-28 6180
此时已经可以连接到大模型，并访问数据库了，但是大模型并不知道数据结构，所以要对vanna进行简单的训练，官方的训练分为三种，DDL，Document，SQL，DDL就是建表语句，告诉大模型表结构，Document存放的是数据库中的一些专业术语，比如你要查询成年人的数量，那就要在document中记录，成年人是指大于18岁的人。然后需要连接本地的ollama中的llama3，输入模型名称llama3:8b，并设置访问地址，然后替换连接的数据库，我的数据库在局域网，因此填写局域网的数据库IP，和账号密码。
使用AnythingLLM配置向量数据库
XZH_iD的博客
06-23 7844
AnythingLLM将文本文件矢量化，存入矢量数据库中，在后续进行提问时，将问题也转换为矢量数据前往矢量数据库中寻找，达到Anything都转化为LLM的效果。
第三十三篇-Ollama+AnythingLLM基本集成
木卫二号的专栏
06-21 1682
AnythingLLM专属私有知识库,可以使用本地OllamaLLM模型，可以上传文件，基于文件回答问题。
DB-GPT的源码安装，使用mysql库并链接ollama
lsdlq的博客
10-25 2176
前安装这玩意可累死我了，官方文档语嫣不详的，摸索加班好几天可算搞出来了，我的评价安装不如dify方便，不多逼逼下面看安装步骤本次使用ubuntu的GPU服务器进行安装本次需求为DB-GPT+ollama。
【Ollama+langchain+mysql】langchain调用本地部署的ollama大模型，连接mysql进行查询
cherrysssss的博客
01-07 783
Prompt Engineering 通过控制整个交互流程的prompt，实现sql语句的自动执行。在实际使用中，发现本代码存在一些生成SQL语句但是不执行的问题。Agent + Chain 的方式，手动控制每一个chain，来完成指定sql的运行。
RWKV 语言模型：具有 Transformer 优点的 RNN
weixin_49139876的博客
03-31 9373
由于ChatGPT和大型语言模型最近受到了很多关注，我认为现在是写RWKV的好时机
本地部署大模型+anythingllm连接知识库
2302_79795489的博客
11-29 3151
这样可以通过访问主机的 3000 端口来访问容器内部运行的服务，即在主机浏览器中访问 http://localhost:3000，实际上会访问到容器内的 http://localhost:8080。点开设置，将聊天模式改成查询模式（ai会更基于它查询出来的数据），将向量数据库的最大上下文片段改成6（每次查询，去数据库里取出6个和我们问题相关的片段），文档相似性阈值改成中（查询到的数据和问题相关程度的阈值）rag做的是挑出几个和问题语义相关的单个片段，发给大模型来分析回答，大模型并没有看整本书。
开源探索：Ollama-Voice——智能语音交互的新纪元
gitblog_00064的博客
06-20 1806
开源探索：Ollama-Voice——智能语音交互的新纪元 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/ollama-voice 项目介绍 在人工智能快速发展的今天，无缝的语音交互体验已成为技术领域的热门追求。Ollama-Voice项目正是为此而生，它巧妙地将三大工具融合于一体，为用户提供了一套离线运行的语音解决方案。通过整合OpenAI的Whisper（用于语...
AnythingLLM教程系列之 03无代码一路next部署anythingLLM docker （教程含安装步骤）
iCloudEnd的博客
05-06 3214
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。
ollama +deepseek+mysql 的简单交互
guyi57的博客
03-15 860
ollama +deepseek+mysql 的简单交互
使用ollama + AnythingLLM快速且简单的在本地部署llama3
2401_85327249的博客
07-18 2137
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费。
AI大模型语音实时对话聊天机器人实现：ollama、funasr；支持语音实时语音打断；回音消除噪声抑制
weixin_42357472的博客
04-19 4175
ASR:funasr支持语音实时语音打断：这是通过子进程的控制创建与杀掉，这里是通过有人再次说话就打断tts参考：1)ASR(实时语音转录，支持自动vad识别)Pipe2)ollama api接口decode3） tts。
Ollama+deepseek+AnythingLLM 本地部署完全指南创建本地知识库
Tomas_White的博客
02-25 2056
Ollama+deepseek+AnythingLLM 本地部署完全指南创建本地知识库
人工智能AI合集：Ollama本地部署对话语言大模型之通义千问-网页UI访问完整版
遇雪长安的博客
07-25 4884
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经不再是遥不可及的高科技概念，而是逐渐融入到我们的日常生活中。从智能手机的语音助手到家庭中的智能音箱，再到工业自动化和医疗诊断，AI的应用无处不在。然而，要想真正掌握并应用这些技术，不仅需要理论知识，更需要实践操作。这正是嵌入式AI学习的核心所在。嵌入式系统，作为现代电子设备的核心，其与AI技术的结合，为智能设备的开发提供了无限可能。从简单的自动化任务到复杂的图像和语音识别，嵌入式AI开发板成为了学习这些技术的理想平台。
基于Python+Ollama DeepSeek与MySQL进行数据分析探索
有一只柴犬的专栏
03-18 2561
上面是简单的DeepSeek进行数据分析的功能，对于数据量小的来说可能还行，但是对于数据量大的来说还是够呛。构建从数据提取，到智能分析，再到可视化呈现的全流程自动化，以及风险预测和识别也将成为另一个业务价值呈现点。在ollama官网，搜索我们要部署的模型，这里选择deepseek-r1模型，可以看到列出所有蒸馏版本，我们这里由于配置原因，选择1.5b版本。下载完成后，直接点击安装即可。这里我添加了一些额外的功能，用于扫描库表是否包含了主键，是否字段长度过长没有约束，是否时间类型用了字符串等。
深度解析大型语言模型（LLM）的理论与技术发展
1. 大型语言模型（LLM）的概念：大型语言模型是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。LLM通常包含数百亿甚至更多的参数，它们在海量的文本数据上进行训练，以获得对语言深层次的理解。这些模型的规模和复杂性...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

知识大胖

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值