【实操】AnythingLLM权限设置、工作空间设置、用户管理

Java架构师Array 2024-10-09 17:17:00

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解锁AnythingLLM：打造专属AI助手的全攻略
在整个项目策划过程中，AnythingLLM 就像一个高效的助手，帮助团队成员快速获取信息、分析数据，大大提高了工作效率，原本需要一周时间完成的项目策划方案，在 AnythingLLM 的助力下，仅用了三天就高质量完成，为项目的顺利推进赢得了宝贵的时间。在医疗领域，它可以辅助医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定，通过分析大量的病历数据、医学影像和最新的医学研究成果，为医生提供全面的信息支持，甚至可以帮助医生进行医学文献的快速筛选和综述撰写。界面的左侧是工作区列表，这里展示了你创建的所有工作区。
全民AI时代：手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
全民AI时代：手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
Ollama & AnythingLLM教程：无需编程，打造你的AI知识库
本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。中文支持不够完善。\3. 文中提到的技术软件工具有：Ollama、Chatbox、Open WebUI、向量数据库、嵌入模型、本地模型 Gemma、AnythingLLM。
全民AI时代来临：Ollama & AnythingLLM 搭建AI知识库，无需编程，轻松上手！
在本地电脑上跑大语言模型（LLM），已经不是什么高科技操作了。随着技术的迭代，现在利用Ollam和AnythingLLM就可以轻松构建自己的本地知识库，人人皆可上手，有手就行。过往要达成这一目标，可是需要有编程经验的。首先得了解一下背后的原理。大概就是三步走：一是LLM，大语言模型，懂得怎么处理自然语言。二是嵌入模型，它的工作就是把复杂的数据简化，转化成易于处理的格式。最后是向量数据库，专门存储和管理那些转化后的数据。说实话，虽然文章有点长，但里面多是附加的资源和细节，实际上手操作真的挺简单的。
使用Docker安装Anythingllm，并基于deepseek构建自己的本地知识库问答大模型，可局域网内多用户访问、离线运行
运行之后如下图，会启动一个容器，用一大串字母表示，该字母是Docker 为该容器分配一个唯一的 ID，这个 ID 主要用于在 Docker 系统中管理容器。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。想要学习一门新技术，你最先应该开始看的就是学习路线图，而下方这张超详细的学习路线图，按照这个路线进行学习，学完成为一名。光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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