AnythingLLM是一個兼容多種大語言模型的本地AI部署軟件，支持多個商業(yè)模型（如 OpenAI 的 GPT-4）、開源模型（如 Llama、Mistral）的本地化運行，如果用戶的電腦配置跟的上，同時布置多個模型也不是不可以。還有一大優(yōu)勢就是支持中文，相比一些純英文的部署工具，這款軟件對網(wǎng)友的親合度明顯更好。

軟件特色

1、支持多種 LLM：

兼容多種大型語言模型，包括商業(yè)模型（如 OpenAI 的 GPT-4）、開源模型（如 Llama、Mistral），以及本地運行的模型。用戶可以根據(jù)需求自由切換模型，甚至在同一應(yīng)用中同時配置多個 LLM。

2、廣泛的文檔支持：

除了 PDF，還能處理多種文件格式（如 Word 文檔、音頻、視頻等），并支持從外部資源（youtube、GitHub 等）導入數(shù)據(jù)。

3、隱私與本地化：

桌面版本可以在本地運行，無需互聯(lián)網(wǎng)連接，確保數(shù)據(jù)隱私。所有操作（如嵌入生成、向量存儲）都可在用戶設(shè)備上完成，避免數(shù)據(jù)泄露風險。

4、文檔交互與 RAG：

通過檢索增強生成（RAG）技術(shù)，允許用戶上傳文檔并與之進行對話。文檔被分隔成稱為“工作空間”（workspaces）的獨立單元，每個工作空間可以擁有自己的上下文和 LLM 配置，方便管理和隱私控制。

5、AI 代理功能：

它支持 AI 代理，能夠執(zhí)行特定任務(wù)，例如網(wǎng)頁抓取、文檔摘要生成等。用戶還可以開發(fā)自定義技能，使代理功能更貼合實際需求。

6、易于部署：

提供一鍵安裝的桌面版（支持 macOS、Windows 和 Linux）和 Docker 部署選項，適合個人用戶和企業(yè)用戶。云端版本（Cloud）則提供托管服務(wù)，起價為每月 25 美元。

軟件功能

1、多模型支持：

兼容OpenAI、Anthropic、LocalAI等主流大模型，用戶可以根據(jù)需求選擇使用開源或閉源模型。

2、多模式支持：

無論是開源模型還是閉源模型，都能兼容，提升了使用的靈活性。

3、文檔智能聊天：

用戶可以導入文檔，會自動進行上下文分析和內(nèi)容整理，適用于處理各種文檔類型，如PDF、TXT、DOCX等。

4、實時網(wǎng)絡(luò)搜索：

結(jié)合LLM響應(yīng)緩存與對話標記功能，提供高效的文檔管理和智能問答能力。

5、自定義AI代理：

用戶可以為每個工作區(qū)創(chuàng)建不同的AI代理，例如處理Python代碼的代理或處理PDF文檔的代理，互不干擾。

6、多用戶協(xié)作：

支持團隊協(xié)作，適用于企業(yè)知識管理和客戶支持。

安裝教程

1、解壓官方中文版安裝包，運行其中的exe文件，可見下圖。

2、網(wǎng)友可以根據(jù)情況選擇為誰安裝，然后點擊下一步。

3、然后選擇安裝文件夾，點擊安裝就開始安裝了，安裝時間相當?shù)木?，半個小時有可能，請耐心等待。

4、安裝結(jié)束之后，點擊完成即可推出安裝界面并啟動軟件。

設(shè)置方法

1、進入軟件后網(wǎng)友將會看到如下界面，點擊那個把手就可以進行各種設(shè)置的調(diào)整，以下以語言調(diào)整舉例。

2、點擊把手圖標后，我們點擊外觀選項，就可以一個語言選項，默認是ENGLISH，也就是英文。

3、點擊選項往下拉，就能看到兩個Chinese選項，帶Taiwan那個是繁體中文。

4、選好后往下拉，把“Show chat window scrollbar”點上，語言就調(diào)整完畢了。

正確訓練方法

AnythingLLM的正確訓練方法主要包括預訓練和指令微調(diào)兩個階段，每個階段都有其關(guān)鍵步驟和注意事項。預訓練階段涉及詞元化訓練、語言模型預訓練、數(shù)據(jù)集清理和模型效果評測；指令微調(diào)階段則包括自我指導微調(diào)、開源數(shù)據(jù)集處理和模型測評方法優(yōu)化。通過這些步驟，可以確保模型在性能和適應(yīng)性上達到預期效果。

預訓練階段

在預訓練階段，首先要進行詞元化訓練，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的數(shù)字序列。這一步驟是后續(xù)訓練的基礎(chǔ)，確保模型能夠理解和處理輸入數(shù)據(jù)。接著，進行語言模型預訓練，通過大量數(shù)據(jù)讓模型學習語言的基本結(jié)構(gòu)和規(guī)律，為后續(xù)的微調(diào)打下堅實的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)集清理是預訓練階段的關(guān)鍵步驟之一。確保數(shù)據(jù)集干凈、準確，去除噪音、重復數(shù)據(jù)和錯誤標簽，可以提高模型的訓練效果和最終性能。預訓練完成后，需要進行模型效果評測，評估模型的表現(xiàn)是否符合預期，以便在后續(xù)階段進行調(diào)整和優(yōu)化。

指令微調(diào)階段

指令微調(diào)階段的核心是自我指導微調(diào)，通過這種方式使模型更好地適應(yīng)特定任務(wù)。自我指導微調(diào)可以提高模型在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)，使其更符合實際應(yīng)用需求。利用開源數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，可以增強模型的泛化能力，使其在不同場景下都能表現(xiàn)出色。

在微調(diào)過程中，優(yōu)化模型測評方法也是提升模型性能的重要手段。通過不斷改進測評方法，可以更準確地評估模型的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，從而進一步提升模型的整體性能。