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anythingLLM 可以使用本地大模型，并且可以嵌入知识库（Knowledge Base），通过 API 调用该知识库。
✅ 一、anythingLLM 的基本架构
anythingLLM 是一个支持多种本地大模型（如 LLaMA、Qwen、ChatGLM 等）的开源工具，它允许用户在本地运行大型语言模型，并结合知识库进行增强。
它的主要功能包括：
- 加载本地大模型
- 构建知识库（向量数据库）
- 结合知识库进行问答
- 提供 Web UI 和 API 接口
📦 二、知识库的嵌入方式
anythingLLM 支持将知识库嵌入到系统中，通常的做法是：
- 文档预处理：将文本内容转换为向量表示（例如使用 Sentence-BERT、BGE 等模型）。
- 向量存储：将这些向量存储在向量数据库中（如 FAISS、Chroma、Weaviate、Pinecone 等）。
- 检索与生成：当用户提问时，先从知识库中检索相关文档，然后基于检索结果和本地大模型进行回答。
🔁 三、API 是否能调用嵌入的知识库？
✅ 是的，anythingLLM 的 API 可以调用嵌入的知识库，但需要满足以下条件：
1. 知识库已经成功嵌入
- 知识库必须已经完成预处理、向量化、并成功存入向量数据库。
- 需要确保知识库的索引已经建立完毕。
2. API 配置正确
- 在 anythingLLM 的配置文件中（如
config.yaml或app.py），需要设置好知识库的路径或数据库连接信息。 - API 服务会自动调用知识库进行检索，然后结合本地大模型生成答案。
3. API 请求中包含查询语句
- 当你通过 API 向 anythingLLM 发送请求时，只需要提供用户的问题（query），它就会自动：
- 从知识库中检索相关内容
- 使用本地大模型生成最终回答
🧩 四、具体流程示例（通过 API 调用）
假设你已经部署了 anythingLLM 并配置好了知识库：
- 启动 anythingLLM 服务（可能通过
python app.py或 Docker 运行）。 - 通过 API 发送请求（例如使用 curl 或 Postman）：
curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "电力系统负荷预测的方法有哪些？","knowledge_base": true
}'
注意：
knowledge_base: true表示启用知识库检索。
- anythingLLM 会执行以下步骤：
- 检索知识库中的相关内容
- 将检索到的信息作为上下文输入给本地大模型
- 生成最终的回答
🚀 五、知识库是否可以通过 API 被调用？
是的，知识库本身可以通过 API 被调用，但需要你自行开发接口来访问向量数据库。
不过，anythingLLM 已经内置了 API 接口，你可以直接通过它来调用知识库和模型，无需额外开发。
📌 六、注意事项
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 知识库是否可独立调用 | 不可以直接调用，但可通过 anythingLLM 的 API 结合使用 |
| API 是否能调用知识库 | 可以，只要配置正确 |
| 是否需要额外开发 | 一般不需要，anythingLLM 已集成知识库支持 |
| 能否自定义知识库接口 | 可以，如果你希望单独调用知识库，需自己实现 API |
🧠 七、总结
- anythingLLM 支持本地大模型 + 知识库的组合使用。
- API 能够调用嵌入的知识库，前提是知识库已正确加载并配置。
- 默认情况下，API 会自动结合知识库和模型生成回答，无需额外操作。
- 如果你需要单独调用知识库，可以自己开发 API 接口，但 anythingLLM 已经为你封装好了这一过程。