AnythingLLM?是一個基于大語言模型（LLM）的工具，主要用于構建和管理個人或企業知識庫。雖然它主要提供圖形化界面（GUI）進行操作，但也可以通過代碼進行一些高級配置和集成。以下是使用代碼與 AnythingLLM 交互的基本方法和示例。

1.?安裝 AnythingLLM

首先，您需要從 AnythingLLM 的 GitHub 倉庫克隆項目并安裝依賴。

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/your-repo/AnythingLLM.git# 進入項目目錄
cd AnythingLLM# 安裝依賴
npm install

2.?啟動 AnythingLLM

安裝完成后，可以通過以下命令啟動 AnythingLLM：

npm start

啟動后，您可以通過設置端口來使用 AnythingLLM 的圖形化界面。

3.?通過 API 與 AnythingLLM 交互

AnythingLLM 提供了 API 接口，可以通過代碼與其進行交互。以下是一些常見的 API 操作示例。

示例 1：上傳文檔

您可以通過 API 上傳文檔到知識庫。

import requestsurl = "http://localhost:3000/api/upload"
files = {'file': open('your-document.pdf', 'rb')}
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}response = requests.post(url, files=files, headers=headers)
print(response.json())

示例 2：查詢知識庫

通過 API 查詢知識庫中的內容。

import requestsurl = "http://localhost:3000/api/query"
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
data = {'query': 'How to configure deep learning environment?'}response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())

示例 3：刪除文檔

通過 API 刪除知識庫中的文檔。

import requestsurl = "http://localhost:3000/api/delete"
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
data = {'doc_id': 'your-document-id'}response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())

4.?集成大語言模型（LLM）

AnythingLLM 支持集成多種大語言模型（如 GPT、LLaMA 等）。您可以通過配置文件或代碼指定使用的模型。

配置文件示例

在 AnythingLLM 的配置文件中指定模型：

代碼示例

通過代碼動態設置模型：

5.?擴展功能

如果需要擴展 AnythingLLM 的功能，可以通過編寫插件或調用外部 API 實現。

示例：調用 DeepSeek API

在 AnythingLLM 中集成 DeepSeek 進行增強搜索：

import requestsdef deepseek_search(query):url = "https://api.deepseek.com/v1/search"headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY'}data = {'query': query}response = requests.post(url, json=data, headers=headers)return response.json()# 在 AnythingLLM 中使用 DeepSeek
query = 'How to configure deep learning environment?'
deepseek_results = deepseek_search(query)
print(deepseek_results)

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6.?注意事項

• API 密鑰：確保妥善保管 API 密鑰，避免泄露。

• 數據隱私：如果處理敏感數據，建議在本地部署并啟用加密。

• 性能優化：對于大規模知識庫，可能需要優化索引和查詢性能。