使用代码与AnythingLLM交互的基本方法和示例

AnythingLLM 是一个基于大语言模型（LLM）的工具，主要用于构建和管理个人或企业知识库。虽然它主要提供图形化界面（GUI）进行操作，但也可以通过代码进行一些高级配置和集成。以下是使用代码与 AnythingLLM 交互的基本方法和示例。

1. 安装 AnythingLLM

首先，您需要从 AnythingLLM 的 GitHub 仓库克隆项目并安装依赖。

# 克隆仓库 git clone github /your-repo/AnythingLLM.git # 进入项目目录 cd AnythingLLM # 安装依赖 npm install 2. 启动 AnythingLLM

安装完成后，可以通过以下命令启动 AnythingLLM：

npm start

启动后，您可以通过设置端口来使用 AnythingLLM 的图形化界面。

3. 通过 API 与 AnythingLLM 交互

AnythingLLM 提供了 API 接口，可以通过代码与其进行交互。以下是一些常见的 API 操作示例。

示例 1：上传文档

您可以通过 API 上传文档到知识库。

import requests url = "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：查询知识库

通过 API 查询知识库中的内容。

import requests url = "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：删除文档

通过 API 删除知识库中的文档。

import requests url = "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. 集成大语言模型（LLM）

AnythingLLM 支持集成多种大语言模型（如 GPT、LLaMA 等）。您可以通过配置文件或代码指定使用的模型。

配置文件示例

在 AnythingLLM 的配置文件中指定模型：

代码示例

通过代码动态设置模型：

5. 扩展功能

如果需要扩展 AnythingLLM 的功能，可以通过编写插件或调用外部 API 实现。

示例：调用 DeepSeek API

在 AnythingLLM 中集成 DeepSeek 进行增强搜索：

import requests def deepseek_search(query): url = " api.deepseek /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. 注意事项

API 密钥：确保妥善保管 API 密钥，避免泄露。

数据隐私：如果处理敏感数据，建议在本地部署并启用加密。

性能优化：对于大规模知识库，可能需要优化索引和查询性能。