AnythingLLM 是一款功能强大的开源全栈 AI 应用程序，专为构建私有化知识库和智能问答系统设计。它通过检索增强生成（RAG）技术，将用户提供的文档（如 PDF、TXT、DOCX）转化为大语言模型（LLM）可理解的上下文，实现基于本地数据的精准问答。以下是核心功能与使用指南：

🧠 一、核心功能亮点

1. 私有化知识库构建
   • 支持上传 PDF、TXT、DOCX、网页链接、GitHub 仓库等数据源，通过向量化处理建立私有知识库，确保数据完全本地运行，无需上传云端 [citation:1][citation:3][citation:6]。
2. 多模型兼容性
   • 支持 30+ 主流 LLM，包括：
     • 本地模型：Ollama（DeepSeek-R1、Llama3）、LM Studio、LocalAI；
     • 商业模型：OpenAI、Google Gemini Pro、Anthropic Claude；
     • 开源模型：Hugging Face、Mistral 等 [citation:1][citation:3][citation:6]。
3. 工作区隔离管理
   • 文档按“工作区”（Workspace）分类，每个工作区独立存储上下文和会话记录，避免信息交叉污染 [citation:3][citation:6]。
4. AI 代理（Agents）扩展能力
   • 内置 Web 搜索、代码执行等代理工具，通过 @agent + 指令 触发（如 @agent 爬取某网页数据），动态扩展 AI 功能 [citation:2][citation:6]。
5. 开发者友好
   • 提供 RESTful API，支持 Python 等语言调用，便于集成到现有系统 [citation:8]。

⚙️ 二、安装与配置流程（以 Ollama + DeepSeek-R1 为例）

1. 安装依赖环境

• 安装 Ollama：
  从 Ollama 官网 下载对应系统安装包，完成后运行：

  ollama run deepseek-r1:8b  # 下载 DeepSeek-R1 8B 模型
  

2. 部署 AnythingLLM

• 下载安装包：
  访问 AnythingLLM 官网，选择 Windows/macOS/Linux 版本 [citation:3][citation:8]。
• 初始化配置：
  1. 启动应用 → 选择语言（支持中文）；
  2. 在 LLM 首选项中设置提供者为 Ollama，选择 deepseek-r1:8b 模型；
  3. 修改 嵌入模型 为 Ollama 本地模型，提升检索效率 [citation:8]。

3. 构建知识库

1. 创建工作区：
   • 点击 新建工作区 → 命名（如 技术文档库）→ 绑定模型 [citation:2]。
2. 上传文档：
   • 支持三种方式：
     • 本地文件：拖拽 PDF/DOCX 到工作区；
     • 网页抓取：输入 URL 自动爬取内容；
     • GitHub 集成：输入仓库地址 + Token 导入代码库 [citation:2][citation:3]。
3. 向量化处理：
   • 点击 Save and Embed，将文档内容转换为向量数据（需等待 CPU/GPU 处理）[citation:2]。

💬 三、使用场景与技巧

1. 智能问答

• 聊天模式：结合 LLM 通用知识与上传文档生成答案，保留对话历史；
• 查询模式：仅基于上传文档生成答案，适合精准数据提取 [citation:3][citation:6]。

  示例：
  上传财报 PDF 后提问：“第三季度营收是多少？” → AI 定位文档表格并返回结果。

2. 代理工具实战

• 启用 Web 搜索代理：
  1. 设置 → 开启 Web Search 代理 → 选择引擎（如 DuckDuckGo）；
  2. 聊天中输入 @agent 查找 2025 年 AI 趋势报告 → 自动爬取网页并总结 [citation:2][citation:8]。

3. API 集成示例

import requests
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "message": "解释聚苯乙烯（PS）的用途",
    "mode": "chat", 
    "workspace": "化学材料库"  # 指定知识库工作区
}
response = requests.post(
    "http://localhost:3001/api/v1/workspace/chat", 
    json=data, 
    headers=headers
)
print(response.json()["textResponse"])

注：API 密钥在 AnythingLLM 设置中生成 [citation:8]。

🚀 四、进阶优化方案

1. 性能加速（NVIDIA RTX GPU）
   • 搭配 NVIDIA RTX 显卡 + NVIDIA NIM 微服务，显著提升本地模型推理速度 [citation:7]。
2. 多用户协作
   • Docker 版支持角色权限管理（管理员/普通用户），适合企业团队 [citation:6]。
3. 混合检索模式
   • 结合 关键词检索 + 向量检索（RAG-Fusion），提高答案准确性 [citation:3]。

⚠️ 五、注意事项

• 硬件需求：
  • 7B 模型需 ≥8GB RAM，70B 模型需 ≥32GB RAM；搭配 GPU 可加速处理 [citation:7]。
• 数据安全：
  • 避免公网暴露 http://localhost:3001 端口，如需远程访问需配置 Nginx 鉴权 [citation:6]。

💎 六、典型应用场景

通过 AnythingLLM，用户可在完全掌控数据隐私的前提下，快速构建定制化 AI 知识库。延伸学习可参考：官方文档 或 Ollama 集成教程。