AnythingLLM https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm 是一个一体化的 AI 应用，可以在桌面（Mac、Windows 和 Linux）运行，目标是使用商业或开源的 LLM 和向量数据库解决方案在本地 构建一个私人的 ChatGPT。且 AnythingLLM 不仅仅是一个简单的聊天机器人，还具备一些 RAG 和 Agent 能力，可以通过 Agent 执行更多功能，例如抓取网站信息、制作图表、总结文档等。
AnythingLLM 可以将各种类型的文档整合到不同的工作区，在聊天中引用这些文档内容，为不同的工作场景和不同文档提供了简单直接的工作分区能力。
在本篇文章中，我们将使用 AnythingLLM + GPUStack来构建一个超简单好用的私人 ChatGPT + 本地知识库。
用 GPUStack 运行所需模型
在 GPUStack 上部署 AnythingLLM 的聊天模型 和 Embedding 模型：
聊天模型 ：选择 llama3.1，由 Meta 训练的最新开源模型
Embedding 模型 ：选择 nomic-embed-text ，上下文长度为8192，在短上下文任务和长上下文任务上都优于 OpenAI 的 ada-002 和 text-embedding-3-small 模型
模型部署完成后，还需要在 API Keys 中创建一个 API 秘钥，以供 AnythingLLM 在访问 GPUStack 部署的大模型 API 时进行认证。
安装与配置 AnythingLLM
AnythingLLM 提供了在桌面（Mac、Windows 和 Linux ）运行的安装包，可以访问 https://anythingllm.com/download 下载。安装后打开 AnythingLLM，开始配置。
配置 LLM 供应商
首先配置聊天模型，搜索 OpenAI，选择 Generic OpenAI 填写连接 GPUStack 部署的模型：
保存后，继续下一步配置 Embedding 模型。
配置 Embedding 引擎供应商
AnythingLLM 提供了一个默认的小型 Embedding 模型 all-MiniLM-L6-v2 ，性能和上下文相对较弱，更强大的 Embedding 模型需要选择商业 LLM 服务或自行运行一些开源的 Embedding 模型，这里配置前面用 GPUStack 运行的 Embedding 模型 nomic-embed-text 。将 Embedding 引擎提供商设置为 Generic OpenAI，填写相关配置：
接下来创建一个工作区，完成后就可以使用 AnythingLLM 了。
使用 AnythingLLM
对话问答
选择工作区，打开聊天会话窗口，与 LLM 进行对话问答：
抓取网站内容
点击工作区旁边的上传按钮，在 Fetch website的输入框中输入要抓取的网站地址，抓取网站内容：
将抓取的网站内容发送到 Embedding 模型进行向量化，然后保存到向量数据库中：
验证抓取的网站内容：
嵌入文档
点击工作区旁边的上传按钮，点击上传文件，上传文档。将文档内容发送到 Embedding 模型进行向量化，然后保存到向量数据库中：
验证嵌入的文档内容：
总结
通过以上内容，我们已经介绍了如何使用 AnythingLLM + GPUStack 来构建一个超简单好用的私人 ChatGPT + 本地知识库。