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装修公司经营范围,上海网优化seo公司,咸宁网站建设报价,创意家具设计作品最近尝试在工作的电脑(Windows环境),试用AnythingLLM,参考了内容1和2,也踩了些坑,特将本地开发环境运行的情况记录如下。 操作过程 0. 环境要求 Nodejs 18yarn 1. 源码获取 官方Github1仓库克隆代码&a…

最近尝试在工作的电脑(Windows环境),试用AnythingLLM,参考了内容12,也踩了些坑,特将本地开发环境运行的情况记录如下。

操作过程

0. 环境要求

  • Nodejs 18+
  • yarn

1. 源码获取

官方Github1仓库克隆代码: git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git

2. 安装依赖

这个项目需要用到yarn进行包管理,进入项目根目录,选择我们的node环境,我使用的是18.18.0,如下图:
node版本
如果所选的node环境没有yarn工具,可以通过以下命令全局安装:

npm -g yarn

我是在Visual Studio Code的终端里运行命令,默认使用的是powershell,可能会出现找不到yarn命令的问题,这是由于安装后yarn的后缀导致的,于是我选择了用最原始的Command Prompt命令行作为终端。参考文章2,运行yarn setup命令的过程中,在执行setup:envs时,Windows环境确实没有cp这个内部命令,从而导致报错,那么,我们可以修改根目录下的package.json文件解决这个问题,修改的内容见下图,即"setup:envs"所在行。
修改处标志
这行代码可以修改为(注:前面我们使用了Command Prompt命令行提示,那么就要符合其语法了):

"setup:envs": "copy .\frontend\.env.example .\frontend\.env && copy .\server\.env.example .\server\.env.development && copy .\collector\.env.example .\collector\.env && copy .\docker\.env.example .\docker\.env && echo \"All ENV files copied!\n\"",    

修改内容主要是适应Windows环境特征,保证文件正确复制,即:

  • cp -n -> copy
  • / -> \

到此,排除了这个警告后,我们可以愉快地运行yarn安装了:

yarn setup

此外,frontend里的package.json也可能导致包安装报错(我就中招了),提示version不能为空,我们看官网仓库该目录的package.json文件,确实是缺了这个属性:
version
没有这个属性,我这边报了以下错误:

Can’t add “anything-llm-frontend”: invalid package version “”

给它增加version属性,和后台、文档收集器一致即可,我的环境是"version": "0.2.0"参考如下:

{"name": "anything-llm-frontend","version": "0.2.0","private": false,"license": "MIT","type": "module","scripts": {"start": "vite --open","dev": "cross-env NODE_ENV=development vite --debug --host=0.0.0.0","build": "vite build && node scripts/postbuild.js","lint": "yarn prettier --ignore-path ../.prettierignore --write ./src","preview": "vite preview"},"dependencies": {"@microsoft/fetch-event-source": "^2.0.1","@mintplex-labs/piper-tts-web": "^1.0.4","@phosphor-icons/react": "^2.1.7","@tremor/react": "^3.15.1","anything-llm-frontend": "file:","dompurify": "^3.0.8","file-saver": "^2.0.5","he": "^1.2.0","highlight.js": "^11.9.0","i18next": "^23.11.3","i18next-browser-languagedetector": "^7.2.1","js-levenshtein": "^1.1.6","katex": "^0.6.0","lodash.debounce": "^4.0.8","markdown-it": "^13.0.1","moment": "^2.30.1","onnxruntime-web": "^1.18.0","pluralize": "^8.0.0","react": "^18.2.0","react-beautiful-dnd": "13.1.1","react-device-detect": "^2.2.2","react-dom": "^18.2.0","react-dropzone": "^14.2.3","react-highlight-words": "^0.21.0","react-i18next": "^14.1.1","react-loading-skeleton": "^3.1.0","react-router-dom": "^6.3.0","react-speech-recognition": "^3.10.0","react-tag-input-component": "^2.0.2","react-toastify": "^9.1.3","react-tooltip": "^5.25.2","recharts": "^2.12.5","recharts-to-png": "^2.3.1","text-case": "^1.0.9","truncate": "^3.0.0","uuid": "^9.0.0"},"devDependencies": {"@esbuild-plugins/node-globals-polyfill": "^0.1.1","@types/react": "^18.2.23","@types/react-dom": "^18.2.8","@types/react-router-dom": "^5.3.3","@vitejs/plugin-react": "^4.0.0-beta.0","autoprefixer": "^10.4.14","buffer": "^6.0.3","cross-env": "^7.0.3","eslint": "^8.50.0","eslint-config-prettier": "^9.0.0","eslint-plugin-ft-flow": "^3.0.0","eslint-plugin-prettier": "^5.0.0","eslint-plugin-react": "^7.33.2","eslint-plugin-react-hooks": "^4.6.0","eslint-plugin-react-refresh": "^0.4.3","flow-bin": "^0.217.0","flow-remove-types": "^2.217.1","globals": "^13.21.0","hermes-eslint": "^0.15.0","postcss": "^8.4.23","prettier": "^3.0.3","rollup-plugin-visualizer": "^5.9.0","tailwindcss": "^3.3.1","vite": "^4.3.0"}
}

3. 文件配置

安装的过程较为漫长,装好后,我们就可以配置文件了,主要是三个子项目server(后台)、frontend(前端)和collector(收集器,处理文本、连接和文件等)。
三个项目

(1)server后台开发环境配置

修改server目录下的.env.development,对后台程序进行配置,参考如下:

# 大语言模型提供商,这里我用的ollama部署的deepseek
LLM_PROVIDER='ollama'
# 嵌入模型名称,同样是用ollama部署的nomic-embed-text:latest这个embedding模型
EMBEDDING_MODEL_PREF='nomic-embed-text:latest'
# ollama地址
OLLAMA_BASE_PATH='http://127.0.0.1:11434'
# ollama Ai模型名称
OLLAMA_MODEL_PREF='deepseek-r1:14b'
# ollama Ai模型token上限
OLLAMA_MODEL_TOKEN_LIMIT='128000'
OLLAMA_PERFORMANCE_MODE='base'
OLLAMA_KEEP_ALIVE_TIMEOUT='300'
# 嵌入引擎,上面说了是用ollama部署的
EMBEDDING_ENGINE='ollama'
# 嵌入引擎地址
EMBEDDING_BASE_PATH='http://127.0.0.1:11434'
# 嵌入模型的token上限
EMBEDDING_MODEL_MAX_CHUNK_LENGTH='128000'
# 向量数据库,这里使用默认的lancedb,如果需要使用chroma,将下面两行chroma的注释打开并将lancedb这一样注释
VECTOR_DB='lancedb'
# VECTOR_DB='chroma'
# CHROMA_ENDPOINT='http://192.168.10.206:8000'
# anythingllm数据存储目录,很重要,一定要配置
STORAGE_DIR='J:/anythingllm'
# 后端服务的端口
SERVER_PORT='3001'
# 以下是JWT以及加密解密key配置
JWT_SECRET = '7C423C62AD41FE9E29F7412633FDEC7323224A066DE6FCD1016877AD1CFEF739'
SIG_KEY = 'CB358A00A41D28C8E0E653398F49EBD83BB628FE9C0FCAB6A0A8F73F4EB52786'
SIG_SALT = '7F27661F4ACA67DE7B82E7779099FC7AC9505C2C8887A0AB9288441850B77200'

后三行关于JWT_SECRET和签名密钥、盐值等,可以自己写个代码生成,例如:

using System.Security.Cryptography;static string GenerateSecret(int byteLength = 32)
{byte[] keyBytes = RandomNumberGenerator.GetBytes(byteLength);return Convert.ToHexString(keyBytes);  // 转换为16进制字符串便于存储
}string jwtSecret = GenerateSecret();
Console.WriteLine(jwtSecret);
Console.WriteLine(GenerateSecret());
Console.WriteLine(GenerateSecret());

当然,也可以使用从docker里拿出来的,例如文章2

注:这里我默认连了我本机的ollama服务

(2)前端frontend配置

进入frontend目录,同样修改.env.development文件,参考如下:

# 后端服务也就是server的api地址,注意端口要和server目录的.env.development文件中的SERVER_PORT一致
VITE_API_BASE='http://localhost:3001/api'

(3)collector配置

进入collector目录,同样编辑.env.development文件,此处留空就行。

生成数据库

在项目根目录下,执行yarn prisma:setup命令,生成数据库,数据库文件路径为: server/storage/anythingllm.db

yarn prisma:setup

启动项目

(1)分别启动

在项目根目录下分别执行如下命令,可以分别启动三个项目:

# 启动后端
yarn dev:server
# 启动前端
yarn dev:frontend
# 启动文档收集器
yarn dev:collector

运行后台
运行前端运行文档收集器

(2)一次全部启动

我们阅读项目根目录的package.json文件,可以发现,通过运行yarn dev:all命令,可以一次启动三个,第一次运行会安装concurrently@9.1.2,然后就可以一次运行仨了:

# 使用并发工具concurrently一次运行所有
yarn dev:all

一次运行

运行效果

访问本机地址http://localhost:3000/,我们就可以愉快地使用调试AnythingLLM了。
运行效果

参考内容

    1. github anything-llm 仓库
    1. zhangmaoyang的AnythingLLM安装运行(含本地开发环境)
http://www.dtcms.com/wzjs/262868.html

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