文章详细介绍了使用AnythingLLM搭建本地知识库的全过程，包括软件安装、本地大模型配置、文档上传与向量化等。通过该工具，用户可创建安全知识库，支持多种文档格式，既能接入本地大模型也能使用在线API，实现个性化AI知识问答，无需编程基础即可完成部署。
一、知识库简介
上班后，用过各种知识管理软件，用过**有道、为知、思源**等，这些知识软件都有各自的优点，随着知识量的累积，后期根据现有知识进行AI输出总结时，上面的软件都需要收费，并且知识也存储在对应软件的云端，部分软件的广告也是比较多，空间也有限制，所以就想利用Anythiny LLM搭建自己本地的知识库。
这是AnythingLLM软件官网地址：https://anythingllm.com/desktop
之所以选择AnythingLLM，因为它支持的平台广、开源、免费，不仅可以进行知识库检索输出，还可以无需代码定义工作流；同时可以离线使用
二、部署本地大模型
部署本地大模型详见我写的这篇文章，介绍了如何通过Ollama+DeepSeek部署本地大模型
三、知识库部署及配置
1、下载软件
在AnythingLLM官网上，根据自己的操作系统下载对应的软件，AnythingLLM 支持macos（Intel、Apple两种CPU）、Windows、Linux等平台。
2、安装软件
本文档是在macOS笔记本安装，所以后续操作均在笔记本上进行，可能与windows的界面有少许区别
macos中安装软件非常简单，只需要拖动**AnythingLLM.app** 到 **Applications**文件夹中就可以等待安装成功了，和windows不太一样
然后在控制台找到Anything LLM图标，点击后提示AnythingLLM.app”是从互联网下载的App。确定要打开它吗？，这是由于我们的程序是直接从浏览器中下载的，macos出于安全起见会给出相应提示，们直接点击打开即可
安装完的Anything LLM 如下
3、配置大语言模型
点击左下角的设置按钮，进入设置页面
选择左侧的**大语言模型(LLM)** ，然后在**LLM提供商中选择Ollama**，程序会自动识别Ollame中运行的大模型，我本地只运行了deepseek-r1:1.5b，所以OllamaModel中默认就显示这个。
然后配置**Ollama Base URL，这里输入我本地部署的Ollama URL地址为http://127.0.0.1:11434**，然后点击保存按钮即可
其他配置感兴趣的可以自己琢磨一下，一般配置好大模型就可以了
4、界面偏好设置
在这里设置主题、语言，语言一般设置为中文
四、知识库使用
1、新建工作区
点击左侧的+号，然后输入工作名称，点击save保存即可
2、工作区的聊天设置
在聊天设置中，工作区LLM提供者默认会调用前面配置的大语言模型，部分回复是英文的，可以在网上翻译成中文
根据以下对话、相关背景以及后续问题，回复用户当前提出的问题。仅根据上述信息回答用户的问题，并按需遵循用户的指示。此工作区中没有相关信息来回答您的查询。3、聊天、查询区别
聊天：将提供LLM的一般知识和找到的文档上下文的答案。也就是说：输入问题后，程序会结合大模型以及上传的文档来回复我们，如果上传的文档中有相关答案则会根据上下文输出，如果上下文的文档中不存在，即使这个答案是错误的，它也会强行回答。
查询：将会提供答案仅当找到文档上下文时。
4、上传文档并向量化
如果和大模型对话，需要更加智能，贴合自己的需求，需要上传文档，也就是给大模型喂语料
上传文档支持pdf、office类文档、txt、音视频、csv文档等，并可以分文别类的管理
上传后，将对应的文档拖动到相应工作区进行向量化
5、设置可用模型
如果不设置可用模型，对话时，会提示model is required
6、聊天对话
配置好可用模型后，对话后软件会展示大模型的思考环节，思考完毕后，会输出相关结果
同时也可以查看当前回复引用到的上下文，可以点击查看
五、接入在线大模型
上面我们接入的是本地模型，同样我们也可以接入在线大模型，AnythingLLM支持多种大模型，这里我们接入DeepSeek大模型，输入API密钥，聊天模型选择deepseek-reasoner，然后直接保存即可
配置完毕后，同时需要调整对话框里的模型才可以。
如果AI对话报如下错误：Could not respond to message. 402 Insufficient Balance，则代表线上大模型的账户余额不足
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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