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AnythingLLM:本地优先的全能 AI 应用
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AnythingLLM:本地优先的全能 AI 应用

开源自托管的全能 AI 应用,可连接本地或云端大模型,与文档对话并运行 AI Agents。

admin
发布于 2026-10-28
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版本
v1.19.0
平台
Windows、macOS、Linux
该作品还没有经过官方审核。访问演示、下载或复制命令前,请自行确认来源可信。

详细介绍

项目简介

AnythingLLM 是 Mintplex-Labs 开源的一体化 AI 应用,目标是让你在自己的环境里搭出一个私有、功能完整的 ChatGPT:连接喜欢的本地或云端 LLM,导入自己的文档,几分钟内就能开始对话。开箱即带内置 Agents、多用户支持、向量数据库与文档处理管线,默认本地运行,无需繁琐配置。

项目以 monorepo 形式组织,包含六个部分:

  • frontend:ViteJS + React 前端,用于管理 LLM 可使用的全部内容
  • server:NodeJS express 服务,处理交互、向量数据库管理与 LLM 调用
  • collector:NodeJS express 服务,负责解析和处理上传的文档
  • docker:Docker 构建流程与从源码构建的说明
  • embed:可嵌入网页的聊天挂件子模块
  • browser-extension:Chrome 浏览器扩展子模块

主要功能

  • 内置本地 LLM 引擎:由 Lemonade 与 llama.cpp 驱动,可用 CPU 或 GPU(NVIDIA 走 CUDA,AMD / Intel 走 Vulkan)跑本地模型
  • 动态模型路由:按自定义规则把对话自动分派给最合适的提供商与模型
  • 自动与手动记忆:让模型记住你或工作空间的重要信息
  • 定时任务:用 cron 表达式周期性执行任务或提示词,具备完整 Agent 能力
  • 智能技能选择:给模型挂载近乎无限的工具,同时把单次查询的 token 消耗最多降低 80%
  • 无代码 AI Agent 构建器 与 自定义 AI Agent
  • MCP 兼容
  • 多模态支持:闭源与开源 LLM 均可
  • 工作空间内的 Agents:例如浏览网页等
  • 多用户与权限管理(仅 Docker 版)
  • 自定义配色主题与白标:内置 True Dark 等配色,也可按品牌色自建并应用到整个实例(仅 Docker 版)
  • 可嵌入的网站聊天挂件(仅 Docker 版)
  • 多格式文档支持:PDF、TXT、DOCX 等,支持拖拽上传与来源引用
  • 完整 Developer API,方便自定义集成

模型与向量库支持

  • LLM:任意 llama.cpp 兼容模型、OpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Anthropic、Google Gemini Pro、Ollama、LM Studio、LocalAI、OpenRouter、DeepSeek、Mistral、Groq、Cohere、xAI、Moonshot AI、Gitee AI、Lemonade by AMD 等大量提供商
  • Embedder:AnythingLLM Native Embedder(默认)、OpenAI、Azure OpenAI、Gemini、Ollama、LM Studio、Cohere、Voyage AI、Mistral 以及通用 OpenAI 兼容接口
  • 语音:内置或 OpenAI 的音频转写;浏览器原生、PiperTTSLocal、OpenAI TTS、ElevenLabs 等 TTS;浏览器原生 STT
  • 向量数据库:LanceDB(默认)、PGVector、Astra DB、Pinecone、Chroma / ChromaCloud、Weaviate、Qdrant、Milvus、Zilliz

安装与使用

桌面版(macOS、Windows、Linux)可直接从官网下载安装:

使用流程大致为:选择或接入一个 LLM 提供商 → 创建 Workspace → 上传文档 → 开始带来源引用的对话,或让 Agent 代为执行任务。

注意事项

  • 多用户实例与权限、自定义主题与白标、可嵌入聊天挂件仅在 Docker 版本中提供。
  • 内置本地 LLM 引擎可运行在容器内,不再需要额外部署 Ollama、LM Studio 等推理服务;开启后 Built-in 会成为引导流程中的默认 LLM 提供商,并给出三款适配当前硬件的推荐模型,也可从模型列表下载或从 Hugging Face 拉取任意 GGUF 模型。
  • 该项目以 MIT 许可证开源。
  • 使用云端模型时需要自备对应平台的 API Key;使用本地模型则需要相应的算力与显存。

本作品整理自 GitHub 开源项目 Mintplex-Labs/anything-llm,原作者 @Mintplex-Labs,许可证 MIT。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理,以原仓库为准。

更新记录

  1. v1.19.0当前版本

    Docker 版新增内置 LLM:基于 AMD 的 Lemonade 与 llama.cpp,在容器内直接本地推理,自动选择 CUDA、Vulkan 或 CPU 后端,支持 amd64 与 arm64;开启后 Built-in 成为默认提供商并推荐三款模型。

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