30分钟搞定AnythingLLM本地开发:从环境到启动全攻略
2026-02-04 04:27:14作者:董宙帆
你还在为LLM应用本地部署踩坑?依赖冲突、配置繁琐、启动失败?本文30分钟带你从零搭建AnythingLLM开发环境,顺利运行本地服务。读完你将获得:Docker与手动部署双方案、环境配置避坑指南、前后端服务启动全流程。
项目简介
AnythingLLM是一个全栈应用程序,可将任何文档、资源(如网址链接、音频、视频)或内容片段转换为上下文,供大语言模型(LLM)在聊天时参考。支持多用户管理、权限设置及多种LLM和向量数据库选择。
技术架构包含六个主要部分:
frontend: ViteJS + React前端server: NodeJS express服务器collector: 文档处理服务器docker: Docker部署相关文件embed: Web嵌入组件browser-extension: 浏览器扩展
环境准备
系统要求
- Docker(推荐)或Node.js 16+、Yarn
- Git
- 至少2GB RAM,10GB磁盘空间
克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/anything-llm.git
cd anything-llm
部署方案
方案一:Docker快速部署(推荐)
Docker部署可避免环境依赖问题,适合大多数用户。
- 创建存储目录
export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \
mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
touch "$STORAGE_LOCATION/.env"
- 启动Docker容器
docker run -d -p 3001:3001 \
--cap-add SYS_ADMIN \
-v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
-v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
mintplexlabs/anythingllm
Windows用户请使用PowerShell执行:
$env:STORAGE_LOCATION="$HOME\Documents\anythingllm"; `
If(!(Test-Path $env:STORAGE_LOCATION)) {New-Item $env:STORAGE_LOCATION -ItemType Directory}; `
If(!(Test-Path "$env:STORAGE_LOCATION\.env")) {New-Item "$env:STORAGE_LOCATION\.env" -ItemType File}; `
docker run -d -p 3001:3001 `
--cap-add SYS_ADMIN `
-v "$env:STORAGE_LOCATION`:/app/server/storage" `
-v "$env:STORAGE_LOCATION\.env:/app/server/.env" `
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" `
mintplexlabs/anythingllm;
- 访问应用 打开浏览器访问 http://localhost:3001
方案二:手动部署(开发人员)
适合需要修改源码或自定义配置的场景。
1. 初始化环境
yarn setup
该命令会创建必要的.env文件,请根据提示填写配置信息,特别是server/.env.development。
2. 安装依赖
分别安装前端、服务器和文档处理器的依赖:
# 安装服务器依赖
cd server
yarn install
cd ..
# 安装前端依赖
cd frontend
yarn install
cd ..
# 安装文档处理器依赖
cd collector
yarn install
cd ..
3. 启动服务
需要分别启动三个服务:
# 启动服务器
yarn dev:server
# 启动前端(新终端)
yarn dev:frontend
# 启动文档处理器(新终端)
yarn dev:collector
4. 初始化数据库
cd server
npx prisma migrate dev
cd ..
配置与使用
访问应用
打开浏览器访问 http://localhost:3001,首次使用需创建管理员账户。
主要功能
- 创建工作区:用于组织文档和对话
- 上传文档:支持PDF、DOCX、TXT等多种格式
- 设置LLM:可配置OpenAI、Ollama等多种LLM提供商
- 聊天交互:与文档内容进行智能对话
开发指南
项目结构
- frontend/: 前端React应用
- server/: Node.js后端服务
- collector/: 文档处理服务
- docker/: Docker配置文件
开发命令
- 前端开发:
yarn dev:frontend - 后端开发:
yarn dev:server - 代码检查:
yarn lint
贡献代码
请参考CONTRIBUTING.md了解贡献指南。
常见问题
无法连接本地LLM服务?
Docker容器中访问本地服务需使用host.docker.internal代替localhost,如Ollama地址应设为http://host.docker.internal:11434。
如何修改默认端口?
编辑.env文件,修改PORT环境变量。
数据存储位置?
- Docker部署:
$HOME/anythingllm - 手动部署:
server/storage/
总结
通过本文指南,你已成功搭建AnythingLLM本地开发环境。无论是使用Docker快速部署还是手动配置开发环境,都能让你快速体验到AnythingLLM的强大功能。如需进一步定制,可参考官方文档或查看源码进行二次开发。
如果你觉得本教程有帮助,请点赞收藏,关注获取更多LLM应用开发技巧!
参考资料
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
878
586
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246

