歡迎來到 AnythingLLM
一個開源的全端應用程式，能將任何文件、網站或內容來源，轉化為大型語言模型 (LLM) 的智慧知識庫。本指南將帶您互動式地探索其核心功能與部署選項。
核心技術：檢索增強生成 (RAG)
AnythingLLM 的核心是 RAG 技術。這意味著在生成答案前，它會先從您提供的資料中檢索相關資訊，再增強 LLM 的上下文，最後生成更準確、更有根據的答案，有效減少 AI 的「幻覺」現象。
📥
1. 資料導入
文件, 網址, GitHub
🧩
2. 向量化
分塊並轉換為數字
🧠
3. RAG + LLM
檢索、增強、生成
部署路徑選擇器
不確定哪種部署方式最適合您？回答以下問題，我們將為您推薦最佳路徑。
我是一位...
功能詳解
輕鬆匯入各種格式的資料，建立您的專屬知識庫。
📄
文件檔案
PDF, Word, TXT, MD
🌐
網站連結
直接抓取網頁內容
💻
GitHub 儲存庫
查詢整個程式碼庫
🔗
資料連接器
Confluence, YouTube
自動文件同步 (預覽功能)
系統能監控文件來源的變更（如網站內容更新），並自動重新嵌入，確保您的知識庫永遠保持最新狀態。
主要應用場景
🏢
企業知識庫
整合公司內部文件、手冊、規範，讓員工能快速、準確地查詢所需資訊，提升工作效率。
💬
客戶支援
利用嵌入式聊天小工具，根據您的產品文件和 FAQ 自動回答客戶問題，實現 24/7 自助服務。
🎓
教育與研究
整理大量學術論文、研究資料，快速進行文獻回顧、提取關鍵資訊，加速學術研究進程。
效能提升與安全考量
效能最佳化目標
AnythingLLM 致力於提升效能，目標包括大幅減少查詢時間、提高文件處理吞吐量，並透過整合 NVIDIA NIM 等技術加速 LLM 推論。
擴展性與可靠性
對於大規模部署，建議使用 PostgreSQL 取代預設的 SQLite 資料庫以實現水平擴展，支援超過 10,000 名併發使用者。
安全最佳實踐
建議實施輸入/輸出消毒、強身份驗證 (MFA)、最小權限原則和持續監控，以保護您的 LLM 應用。
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