AnythingLLM - 全功能 AI 应用，轻松与文档对话

作者：qife

2025-07-09
福建
本文字数：2318 字
阅读完需：约 8 分钟

AnythingLLM - 全功能 AI 应用

项目概述

AnythingLLM 是一款开源的 AI 应用程序，允许您与文档聊天、使用 AI 代理，具有高度可配置性、多用户支持和简单部署的特点。它支持多种 LLM 提供商，并提供了完整的开发环境和多种部署选项。

功能特性

文档对话：直接与上传的文档进行对话
多用户支持：支持团队协作使用
AI 代理：内置 AI 代理功能
高度可配置：支持多种 LLM 提供商和自定义设置
简单部署：提供 Docker 容器、AWS 和 DigitalOcean 等多种部署方式
多语言支持：内置多国语言界面
安全认证：支持密码保护和 API 密钥管理
数据隐私：可完全控制数据处理和存储

安装指南

最低要求

至少 2GB 内存
10GB 以上存储空间（根据文档和向量数据量增加）
NodeJS v18
Yarn

快速开始（Docker 推荐方式）

docker pull mintplexlabs/anythingllm

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Linux/MacOS 运行命令：

export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && \docker run -d \  --name anythingllm \  -p 3001:3001 \  -v "$STORAGE_LOCATION:/app/server/storage" \  mintplexlabs/anythingllm

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非 Docker 安装

克隆仓库：

git clone git@github.com:Mintplex-Labs/anything-llm.git

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安装依赖：

cd anything-llm && yarn setup

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配置环境变量：

cp server/.env.example server/.env

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启动应用：

# 构建前端cd frontend && yarn build# 复制到服务器目录cp -R frontend/dist server/public# 启动服务cd server && NODE_ENV=production node index.js &# 启动收集器cd collector && NODE_ENV=production node index.js &

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使用说明

基础使用

应用启动后，访问 http://localhost:3001 即可使用。

API 使用示例

处理文档的 API 示例：

const response = await fetch('http://localhost:3001/api/process', {  method: 'POST',  headers: {    'Content-Type': 'application/json',  },  body: JSON.stringify({    filename: 'example.pdf',    options: {}  })});

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处理链接的 API 示例：

const response = await fetch('http://localhost:3001/api/process-link', {  method: 'POST',  headers: {    'Content-Type': 'application/json',  },  body: JSON.stringify({    link: 'https://example.com',    scraperHeaders: {}  })});

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核心代码

文档处理核心逻辑

async function processSingleFile(targetFilename, options = {}) {  const fullFilePath = path.resolve(    WATCH_DIRECTORY,    normalizePath(targetFilename)  );    if (!isWithin(path.resolve(WATCH_DIRECTORY), fullFilePath))    return {      success: false,      reason: "Filename is a not a valid path to process.",      documents: [],    };
  const fileExtension = path.extname(fullFilePath).toLowerCase();  let processFileAs = fileExtension;    if (!SUPPORTED_FILETYPE_CONVERTERS.hasOwnProperty(fileExtension)) {    if (isTextType(fullFilePath)) {      processFileAs = ".txt";    } else {      trashFile(fullFilePath);      return {        success: false,        reason: `File extension ${fileExtension} not supported for parsing.`,        documents: [],      };    }  }
  const FileTypeProcessor = require(SUPPORTED_FILETYPE_CONVERTERS[processFileAs]);  return await FileTypeProcessor({    fullFilePath,    filename: targetFilename,    options,  });}

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链接处理核心逻辑

async function processLink(link, scraperHeaders = {}) {  if (!validURL(link)) return { success: false, reason: "Not a valid URL." };  return await scrapeGenericUrl({    link,    captureAs: "text",    processAsDocument: true,    scraperHeaders,  });}
async function getLinkText(link, captureAs = "text") {  if (!validURL(link)) return { success: false, reason: "Not a valid URL." };  return await scrapeGenericUrl({    link,    captureAs,    processAsDocument: false,  });}

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文本处理核心逻辑

async function processRawText(textContent, metadata) {  if (!textContent || textContent.length === 0) {    return {      success: false,      reason: "textContent was empty - nothing to process.",      documents: [],    };  }
  const data = {    id: v4(),    url: METADATA_KEYS.possible.url(metadata),    title: METADATA_KEYS.possible.title(metadata),    docAuthor: METADATA_KEYS.possible.docAuthor(metadata),    description: METADATA_KEYS.possible.description(metadata),    docSource: METADATA_KEYS.possible.docSource(metadata),    chunkSource: METADATA_KEYS.possible.chunkSource(metadata),    published: METADATA_KEYS.possible.published(metadata),    wordCount: textContent.split(" ").length,    pageContent: textContent,    token_count_estimate: tokenizeString(textContent),  };
  const document = writeToServerDocuments(    data,    `raw-${stripAndSlug(metadata.title)}-${data.id}`  );  return { success: true, reason: null, documents: [document] };}

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