AnythingLLM (RAG (Retrieval Augmented Generation) + LLM) 布建 來實現應用

 

AnythingLLM 是一個開源的全端應用程式，讓你可以將任何文件、網站或內容來源，轉換為大型語言模型 (LLM) 的知識基礎。

簡單來說，它就像一個工具，可以讓你把各種資料「餵給」LLM，然後 LLM 就可以利用這些資料來回答問題或生成內容。

AnythingLLM 的主要特點包括：

• 多樣的資料支援：你可以上傳 PDF、Markdown 檔案、Text 檔案、網址，甚至是 GitHub 儲存庫的內容。

• 多模型支援：它支援多種 LLM，例如 OpenAI 的 GPT 系列、Mistral、Llama 等。

• 本地部署能力：你可以在自己的伺服器上部署 AnythingLLM，這對於需要資料隱私或客製化部署的企業來說很有用。

• RAG (Retrieval Augmented Generation) 技術：AnythingLLM 採用 RAG 技術，這表示它在生成答案之前會先從你的資料中檢索相關資訊，這樣可以提高回答的準確性和相關性，並減少 LLM 的「幻覺」現象。

• 使用者友善介面：它提供一個直觀的聊天介面，讓你可以輕鬆地與你的資料進行互動。

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AnythingLLM 的應用情境

AnythingLLM 對於以下情況特別有用：

• 企業知識庫：將公司內部文件、手冊、規範等資料匯入，員工可以快速查詢資訊。

• 客戶支援：用來回答客戶常見問題，提升客戶服務效率。

• 教育與研究：整理學術論文、研究資料，方便師生查詢和分析。

• 個人知識管理：將個人筆記、電子書、部落格文章等資料整合，打造個人專屬知識庫。

布建 AnythingLLM 來實現 RAG (Retrieval Augmented Generation) + LLM 應用，涉及軟硬體需求、操作流程及驗證步驟。以下為您詳細說明：

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💻 軟硬體需求

1. 硬體需求

AnythingLLM 的硬體需求會根據您選擇的 LLM 模型大小、資料量以及預期的併發使用者數量而異。

• CPU：

  • 入門級 (輕度使用)：至少 4 核心。

  • 推薦級 (中高負載)：8 核心或更多，例如 Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列處理器。

• RAM (記憶體)：

  • 入門級 (小型模型與資料)：16 GB。

  • 推薦級 (大型模型與資料)：32 GB 或更多。如果您計畫使用本地部署的大型 LLM (例如 Llama 70B)，則需要 128 GB 甚至 256 GB 以上的記憶體。

• GPU (顯示卡)：

  • 可選，但強烈推薦用於本地 LLM 推理：如果您的 LLM 選擇在本地運行 (而非透過 API 呼叫如 OpenAI)，則需要支援 CUDA (NVIDIA) 或 ROCm (AMD) 的 GPU。

    • 入門級：GeForce RTX 3060 (12GB VRAM) 或更高。

    • 推薦級：GeForce RTX 4090 (24GB VRAM) 或更高，或多張企業級 GPU (例如 NVIDIA A100/H100)。GPU 的 VRAM (顯存) 大小直接決定您能運行多大的模型。

• 儲存空間：

  • SSD (固態硬碟)：建議使用 SSD 以獲得更好的讀寫效能。

  • 容量：至少 100 GB，具體取決於您的文件資料量和模型儲存需求。

2. 軟體需求

• 作業系統：

  • Linux (推薦)：Ubuntu、Debian 或 CentOS 等，提供最佳的效能和穩定性。

  • Windows / macOS：亦可運行，但可能在性能上略遜於 Linux。

• Docker 與 Docker Compose：強烈推薦使用 Docker 來部署 AnythingLLM，這能大大簡化安裝和管理過程。

• Node.js (如果你選擇手動安裝)：用於運行前端應用。

• Python (如果你選擇手動安裝)：用於運行後端服務和資料處理腳本。

• Git：用於從 GitHub 下載 AnythingLLM 原始碼。

• 向量資料庫 (內建或外接)：AnythingLLM 預設使用內建的 LanceDB，但您也可以配置為使用 ChromaDB、Pinecone 或 Weaviate 等外部向量資料庫，這對於大規模部署更為有利。

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🛠️ 操作流程 (以 Docker 部署為例)

Docker 部署是最推薦且最簡便的方式，以下為基本步驟：

1. 環境準備

• 安裝 Docker 與 Docker Compose：

  • 前往 Docker 官網 下載並安裝適合您作業系統的 Docker Desktop (Windows/macOS) 或在 Linux 上安裝 Docker Engine 和 Docker Compose。

2. 下載 AnythingLLM

• 複製 GitHub 儲存庫：

  Bash

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

3. 配置環境變數

• 複製範本並修改 .env 檔案： 在 AnythingLLM 目錄下，會有一個 .env.example 檔案。複製一份並命名為 .env。

  Bash

  cp .env.example .env
  

• 編輯 .env 檔案： 打開 .env 檔案，根據您的需求進行配置。

  • LLM 提供商：

    • 如果您使用 OpenAI：設定 OPEN_AI_KEY=您的OpenAI API金鑰。

    • 如果您使用其他服務 (如 Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini 等)，請參考 AnythingLLM 的官方文件進行配置。

    • 如果您選擇本地 LLM：可能需要配置 LLM_MODEL_NAME 和相關的 API endpoint (例如 Ollama 或 vLLM)。

  • Embedding 提供商：

    • 例如：EMBEDDING_PROVIDER=openai 或 EMBEDDING_PROVIDER=ollama (如果您使用本地嵌入模型)。

  • 向量資料庫：預設是 LANCEDB，通常無需更改。

  • 其他設定：可以設定埠口、管理員信箱等。

4. 啟動 AnythingLLM

• 使用 Docker Compose 啟動： 在 AnythingLLM 根目錄下執行：

  Bash

  docker-compose up -d
  

  • -d 表示在背景運行。

  • 這會下載所需的 Docker 映像檔並啟動所有服務 (前端、後端、向量資料庫等)。

5. 初始設定與資料上傳

• 訪問 AnythingLLM 介面： 打開您的瀏覽器，訪問 http://localhost:3001 (如果您的埠口是預設的 3001)。

• 創建管理員帳戶：首次訪問時，會引導您創建一個管理員帳戶。

• 創建工作區 (Workspace)：登入後，創建一個新的工作區。每個工作區可以有獨立的知識庫和聊天紀錄。

• 上傳資料：

  • 進入您創建的工作區。

  • 點擊「Add Documents」或類似的選項。

  • 您可以選擇上傳文件 (PDF, TXT, MD 等)、提供網站 URL，或連接 GitHub 儲存庫。

  • AnythingLLM 會自動處理這些文件，將它們切分成小塊 (chunking)，並生成向量嵌入 (embedding)，然後儲存到向量資料庫中。

6. 選擇並連接 LLM

• 在工作區設置中，選擇您希望使用的 LLM 提供商 (例如 OpenAI, Ollama 等)。

• 如果使用 API 服務，請確保您的 API 金鑰已在 .env 中正確配置。

• 如果使用本地 LLM，請確保本地的 LLM 服務已運行且可被 AnythingLLM 訪問。

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✅ 驗證流程

驗證 RAG + LLM 應用是否成功布建且正常運作至關重要。

1. 基本功能驗證

• 確認服務運行：

  • 檢查 Docker 容器狀態：docker-compose ps，確保所有相關服務 (前端、後端、向量資料庫) 都處於 Up 狀態。

  • 訪問 AnythingLLM Web 介面是否正常顯示。

• 帳戶與工作區驗證：

  • 登入管理員帳戶是否成功。

  • 能否成功創建新的工作區。

• 文件上傳與處理驗證：

  • 上傳一個小型 PDF 或 TXT 文件。

  • 觀察文件是否被成功處理 (通常會有一個進度條或狀態提示)。

  • 確認文件狀態變為「Processed」或類似的成功提示。

2. RAG 核心功能驗證

這是最關鍵的部分。

• 提出基於文件的問題：

  • 在您上傳文件後，進入該工作區的聊天介面。

  • 提出一個只有在您上傳的文件中才能找到答案的問題。

  • 期望結果：LLM 應根據您上傳的文件內容來回答問題，並提供相關的引用或來源 (如果 AnythingLLM 支援顯示引用)。

  • 反向測試：提出一個與您文件內容無關的問題，看 LLM 是否會拒絕回答或給出通用答案，而不是基於您的文件。

• 檢索驗證 (可選，進階)：

  • 有些 RAG 系統會提供一個「檢索」或「源文件」的預覽功能，您可以檢查 LLM 在生成答案時實際檢索到了哪些文件片段。

  • 如果 AnythingLLM 介面沒有直接提供，您可能需要查看後端日誌來確認檢索過程。

• 答案品質與相關性：

  • 評估 LLM 給出的答案是否準確、完整且與您的問題相關。

  • 檢查是否存在「幻覺」(Hallucination) 現象，即 LLM 編造了文件中不存在的資訊。如果發生，可能需要調整文件切割策略、嵌入模型或 LLM 提示詞。

• 多文件交叉驗證：

  • 上傳多個相關的文件。

  • 提出一個需要整合多個文件資訊才能回答的問題。

  • 期望結果：LLM 能從不同文件中提取資訊並進行綜合回答。

3. 效能與穩定性驗證 (進階)

• 回應時間：測試 LLM 回答問題所需的時間。如果時間過長，可能需要優化硬體、LLM 模型或服務配置。

• 併發測試：如果應用於多使用者環境，可以模擬多個使用者同時提問，觀察系統穩定性和回應時間。

• 日誌監控：定期檢查 Docker 容器的日誌 (docker-compose logs -f)，查看是否有錯誤訊息或警告，以便及時排除故障。

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通過以上步驟，您就可以成功布建並驗證 AnythingLLM 的 RAG + LLM 應用了。

請記住，實際的配置會根據您選擇的 LLM、嵌入模型以及資料量有所不同，務必參考 AnythingLLM 的官方文件以獲取最詳細和最新的資訊。