AnythingLLM学习指南

Appearance

本地安装 ​

本指南将详细介绍如何在本地环境中从源代码安装和运行 AnythingLLM。这种方式适合开发者、高级用户或需要自定义配置的场景。

前置要求 ​

系统要求 ​

  • 操作系统: Linux, macOS, Windows
  • 内存: 最少 4GB RAM，推荐 8GB+
  • 存储: 最少 5GB 可用空间
  • CPU: 2 核心以上

软件要求 ​

  • Node.js: 版本 18.x 或更高
  • npm: 版本 8.x 或更高（通常随 Node.js 安装）
  • Git: 用于克隆代码仓库
  • Python: 版本 3.8+ （某些依赖需要）

安装 Node.js ​

使用 Node Version Manager (推荐) ​

Linux/macOS:

bash
# 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash

# 重新加载终端或运行
source ~/.bashrc

# 安装最新的 LTS 版本
nvm install --lts
nvm use --lts

# 验证安装
node --version
npm --version

Windows:

powershell
# 下载并安装 nvm-windows
# https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases

# 安装 Node.js
nvm install lts
nvm use lts

# 验证安装
node --version
npm --version

直接安装 ​

Linux (Ubuntu/Debian):

bash
# 添加 NodeSource 仓库
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -

# 安装 Node.js
sudo apt-get install -y nodejs

# 验证安装
node --version
npm --version

macOS:

bash
# 使用 Homebrew
brew install node

# 或下载安装包
# https://nodejs.org/en/download/

Windows:

powershell
# 使用 Chocolatey
choco install nodejs

# 或下载安装包
# https://nodejs.org/en/download/

快速开始 ​

1. 克隆代码仓库 ​

bash
# 克隆主仓库
git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git
cd anything-llm

# 查看可用分支
git branch -a

# 切换到稳定分支（可选）
git checkout main

2. 安装依赖 ​

bash
# 安装前端依赖
cd frontend
npm install

# 返回根目录并安装后端依赖
cd ../server
npm install

# 安装全局依赖（可选）
npm install -g concurrently nodemon

3. 环境配置 ​

bash
# 在 server 目录下创建环境文件
cd server
cp .env.example .env

# 编辑环境文件
nano .env

4. 基础环境配置 ​

bash
# .env 文件内容
# 基础配置
NODE_ENV=development
SERVER_PORT=3001
FRONTEND_PORT=3000

# JWT 密钥（请更改为随机字符串）
JWT_SECRET=your-super-secret-jwt-key-change-this

# 数据库配置（SQLite 用于开发）
DATABASE_TYPE=sqlite
SQLITE_DB_PATH=./storage/anythingllm.db

# AI 模型配置
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

# 向量数据库配置（使用内置 LanceDB）
VECTOR_DB=lancedb
LANCE_DB_PATH=./storage/lancedb

# 存储配置
STORAGE_DIR=./storage

5. 启动应用 ​

开发模式（推荐用于开发） ​

bash
# 在项目根目录
npm run dev

# 或分别启动前后端
# 终端 1 - 启动后端
cd server
npm run dev

# 终端 2 - 启动前端
cd frontend
npm start

生产模式 ​

bash
# 构建前端
cd frontend
npm run build

# 启动后端（生产模式）
cd ../server
npm start

6. 访问应用 ​

  • 前端: 默认端口 3000
  • 后端 API: 默认端口 3001
  • 健康检查: API 端点 /health

详细配置 ​

数据库配置 ​

SQLite（默认，适合开发和小型部署） ​

bash
# .env
DATABASE_TYPE=sqlite
SQLITE_DB_PATH=./storage/anythingllm.db

PostgreSQL（推荐用于生产） ​

bash
# 安装 PostgreSQL
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

# macOS
brew install postgresql

# 创建数据库和用户
sudo -u postgres psql
CREATE DATABASE anythingllm;
CREATE USER anythingllm WITH ENCRYPTED PASSWORD 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE anythingllm TO anythingllm;
\q

# .env 配置
DATABASE_TYPE=postgres
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_USERNAME=anythingllm
DB_PASSWORD=your_password
DB_NAME=anythingllm

MySQL/MariaDB ​

bash
# 安装 MySQL
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install mysql-server

# macOS
brew install mysql

# 创建数据库和用户
mysql -u root -p
CREATE DATABASE anythingllm;
CREATE USER 'anythingllm'@'localhost' IDENTIFIED BY 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON anythingllm.* TO 'anythingllm'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;
EXIT;

# .env 配置
DATABASE_TYPE=mysql
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USERNAME=anythingllm
DB_PASSWORD=your_password
DB_NAME=anythingllm

向量数据库配置 ​

LanceDB（默认，无需额外安装） ​

bash
# .env
VECTOR_DB=lancedb
LANCE_DB_PATH=./storage/lancedb

Chroma（本地部署） ​

bash
# 安装 Chroma
pip install chromadb

# 启动 Chroma 服务器
chroma run --host localhost --port 8000

# .env 配置
VECTOR_DB=chroma
CHROMA_ENDPOINT=http://localhost:8000
CHROMA_COLLECTION=anythingllm

Pinecone（云服务） ​

bash
# .env 配置
VECTOR_DB=pinecone
PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key
PINECONE_ENVIRONMENT=your-pinecone-environment
PINECONE_INDEX=anythingllm

Weaviate（本地或云） ​

bash
# 本地 Docker 部署
docker run -d \
  --name weaviate \
  -p 8080:8080 \
  -e QUERY_DEFAULTS_LIMIT=25 \
  -e AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED=true \
  -e PERSISTENCE_DATA_PATH='/var/lib/weaviate' \
  semitechnologies/weaviate:latest

# .env 配置
VECTOR_DB=weaviate
WEAVIATE_ENDPOINT=http://localhost:8080
WEAVIATE_API_KEY=your-api-key  # 如果启用了认证

AI 模型配置 ​

OpenAI ​

bash
# .env
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
OPENAI_MODEL=gpt-4
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1  # 可选，自定义端点

Azure OpenAI ​

bash
# .env
LLM_PROVIDER=azure
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com
AZURE_OPENAI_KEY=your-azure-key
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=your-deployment-name
AZURE_OPENAI_VERSION=2023-05-15

Anthropic Claude ​

bash
# .env
LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-sonnet-20240229

本地模型（Ollama） ​

bash
# 安装 Ollama
# Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows
# 下载安装包：https://ollama.ai/download

# 启动 Ollama 服务
ollama serve

# 下载模型
ollama pull llama2
ollama pull codellama

# .env 配置
LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama2

LM Studio ​

bash
# 下载并安装 LM Studio
# https://lmstudio.ai/

# 在 LM Studio 中启动本地服务器
# 默认端口：1234

# .env 配置
LLM_PROVIDER=lmstudio
LMSTUDIO_BASE_URL=http://localhost:1234/v1
LMSTUDIO_MODEL=your-model-name

嵌入模型配置 ​

OpenAI Embeddings ​

bash
# .env
EMBEDDING_PROVIDER=openai
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-ada-002

本地嵌入模型 ​

bash
# .env
EMBEDDING_PROVIDER=local
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2
LOCAL_EMBEDDING_PATH=./models/embeddings

Azure OpenAI Embeddings ​

bash
# .env
EMBEDDING_PROVIDER=azure
AZURE_EMBEDDING_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com
AZURE_EMBEDDING_KEY=your-azure-key
AZURE_EMBEDDING_DEPLOYMENT=your-embedding-deployment

高级配置 ​

完整环境变量配置 ​

bash
# .env.production
# ================================
# 基础服务配置
# ================================
NODE_ENV=production
SERVER_PORT=3001
SERVER_HOST=0.0.0.0
FRONTEND_PORT=3000

# ================================
# 安全配置
# ================================
JWT_SECRET=your-super-secret-jwt-key-change-this-in-production
FORCE_HTTPS=true
CORS_ORIGINS=https://yourdomain.com,https://app.yourdomain.com

# ================================
# 数据库配置
# ================================
DATABASE_TYPE=postgres
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_USERNAME=anythingllm
DB_PASSWORD=your-secure-database-password
DB_NAME=anythingllm_prod
DB_SSL=true
DB_POOL_SIZE=20

# ================================
# 向量数据库配置
# ================================
VECTOR_DB=pinecone
PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key
PINECONE_ENVIRONMENT=us-west1-gcp
PINECONE_INDEX=anythingllm-prod

# ================================
# AI 模型配置
# ================================
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your-production-openai-key
OPENAI_MODEL=gpt-4
OPENAI_MAX_TOKENS=4000
OPENAI_TEMPERATURE=0.7

# 嵌入模型配置
EMBEDDING_PROVIDER=openai
OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-ada-002

# ================================
# 存储配置
# ================================
STORAGE_DIR=./storage
MAX_FILE_SIZE=25MB
ALLOWED_FILE_TYPES=.txt,.pdf,.docx,.md,.csv

# ================================
# 缓存配置
# ================================
CACHE_PROVIDER=redis
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=your-redis-password
REDIS_DB=0

# ================================
# 邮件配置
# ================================
SMTP_HOST=smtp.gmail.com
SMTP_PORT=587
SMTP_USERNAME=your-email@gmail.com
SMTP_PASSWORD=your-app-password
SMTP_FROM=noreply@yourdomain.com

# ================================
# 监控和日志
# ================================
LOG_LEVEL=info
LOG_FILE=./logs/anythingllm.log
MONITORING_ENABLED=true
METRICS_PORT=9090

# ================================
# 功能开关
# ================================
ENABLE_REGISTRATION=false
ENABLE_PASSWORD_RESET=true
ENABLE_MULTI_WORKSPACE=true
ENABLE_API_ACCESS=true

# ================================
# 限制配置
# ================================
RATE_LIMIT_ENABLED=true
RATE_LIMIT_REQUESTS=100
RATE_LIMIT_WINDOW=15  # 分钟
MAX_WORKSPACES_PER_USER=5
MAX_DOCUMENTS_PER_WORKSPACE=1000

开发环境配置 ​

bash
# .env.development
NODE_ENV=development
SERVER_PORT=3001
FRONTEND_PORT=3000

# 开发数据库
DATABASE_TYPE=sqlite
SQLITE_DB_PATH=./storage/dev.db

# 开发向量数据库
VECTOR_DB=lancedb
LANCE_DB_PATH=./storage/dev_lancedb

# 开发 AI 配置
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your-dev-openai-key
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

# 开发功能
ENABLE_REGISTRATION=true
LOG_LEVEL=debug
HOT_RELOAD=true

测试环境配置 ​

bash
# .env.test
NODE_ENV=test
SERVER_PORT=3002

# 测试数据库
DATABASE_TYPE=sqlite
SQLITE_DB_PATH=:memory:

# 测试向量数据库
VECTOR_DB=lancedb
LANCE_DB_PATH=./storage/test_lancedb

# 模拟 AI 服务
LLM_PROVIDER=mock
EMBEDDING_PROVIDER=mock

# 测试配置
ENABLE_REGISTRATION=true
LOG_LEVEL=error

开发工具和脚本 ​

开发脚本 ​

json
// package.json (根目录)
{
  "scripts": {
    "dev": "concurrently \"npm run server:dev\" \"npm run frontend:dev\"",
    "server:dev": "cd server && npm run dev",
    "frontend:dev": "cd frontend && npm start",
    "build": "cd frontend && npm run build",
    "start": "cd server && npm start",
    "test": "npm run test:server && npm run test:frontend",
    "test:server": "cd server && npm test",
    "test:frontend": "cd frontend && npm test",
    "lint": "npm run lint:server && npm run lint:frontend",
    "lint:server": "cd server && npm run lint",
    "lint:frontend": "cd frontend && npm run lint",
    "setup": "npm run setup:server && npm run setup:frontend",
    "setup:server": "cd server && npm install",
    "setup:frontend": "cd frontend && npm install"
  }
}

数据库迁移脚本 ​

bash
#!/bin/bash
# scripts/migrate.sh

# 数据库迁移脚本
cd server

# 运行迁移
npm run migrate

# 如果需要回滚
# npm run migrate:rollback

# 创建新迁移
# npm run migrate:make migration_name

开发环境重置脚本 ​

bash
#!/bin/bash
# scripts/reset-dev.sh

echo "重置开发环境..."

# 停止所有进程
pkill -f "node.*server"
pkill -f "node.*frontend"

# 清理数据库
rm -f server/storage/dev.db
rm -rf server/storage/dev_lancedb

# 清理缓存
rm -rf server/node_modules/.cache
rm -rf frontend/node_modules/.cache

# 重新安装依赖
cd server && npm install
cd ../frontend && npm install

# 运行迁移
cd ../server && npm run migrate

echo "开发环境重置完成"

构建脚本 ​

bash
#!/bin/bash
# scripts/build.sh

echo "构建生产版本..."

# 清理旧构建
rm -rf frontend/build
rm -rf server/dist

# 构建前端
cd frontend
npm run build

# 构建后端（如果使用 TypeScript）
cd ../server
npm run build

# 复制静态文件
cp -r ../frontend/build ./public

echo "构建完成"

性能优化 ​

Node.js 性能优化 ​

bash
# 增加 Node.js 内存限制
export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096"

# 启用 V8 优化
export NODE_OPTIONS="--optimize-for-size"

# 启用集群模式
# server/cluster.js
const cluster = require('cluster');
const numCPUs = require('os').cpus().length;

if (cluster.isMaster) {
  for (let i = 0; i < numCPUs; i++) {
    cluster.fork();
  }
  
  cluster.on('exit', (worker, code, signal) => {
    console.log(`Worker ${worker.process.pid} died`);
    cluster.fork();
  });
} else {
  require('./app.js');
}

数据库性能优化 ​

sql
-- PostgreSQL 优化
-- postgresql.conf
shared_buffers = 256MB
effective_cache_size = 1GB
maintenance_work_mem = 64MB
checkpoint_completion_target = 0.9
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 100
random_page_cost = 1.1
effective_io_concurrency = 200

-- 创建索引
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_documents_workspace_id ON documents(workspace_id);
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_messages_workspace_id ON messages(workspace_id);
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_messages_created_at ON messages(created_at);

缓存配置 ​

javascript
// server/config/cache.js
const Redis = require('redis');

const client = Redis.createClient({
  host: process.env.REDIS_HOST || 'localhost',
  port: process.env.REDIS_PORT || 6379,
  password: process.env.REDIS_PASSWORD,
  db: process.env.REDIS_DB || 0,
  retryDelayOnFailover: 100,
  maxRetriesPerRequest: 3
});

// 缓存中间件
const cacheMiddleware = (duration = 300) => {
  return async (req, res, next) => {
    const key = `cache:${req.originalUrl}`;
    
    try {
      const cached = await client.get(key);
      if (cached) {
        return res.json(JSON.parse(cached));
      }
      
      res.sendResponse = res.json;
      res.json = (body) => {
        client.setex(key, duration, JSON.stringify(body));
        res.sendResponse(body);
      };
      
      next();
    } catch (error) {
      next();
    }
  };
};

module.exports = { client, cacheMiddleware };

监控和日志 ​

日志配置 ​

javascript
// server/config/logger.js
const winston = require('winston');
const path = require('path');

const logger = winston.createLogger({
  level: process.env.LOG_LEVEL || 'info',
  format: winston.format.combine(
    winston.format.timestamp(),
    winston.format.errors({ stack: true }),
    winston.format.json()
  ),
  defaultMeta: { service: 'anythingllm' },
  transports: [
    new winston.transports.File({ 
      filename: path.join(process.env.STORAGE_DIR || './storage', 'logs/error.log'), 
      level: 'error' 
    }),
    new winston.transports.File({ 
      filename: path.join(process.env.STORAGE_DIR || './storage', 'logs/combined.log') 
    })
  ]
});

if (process.env.NODE_ENV !== 'production') {
  logger.add(new winston.transports.Console({
    format: winston.format.simple()
  }));
}

module.exports = logger;

健康检查端点 ​

javascript
// server/routes/health.js
const express = require('express');
const router = express.Router();
const { client: redisClient } = require('../config/cache');
const { sequelize } = require('../models');

router.get('/health', async (req, res) => {
  const health = {
    status: 'ok',
    timestamp: new Date().toISOString(),
    services: {}
  };

  try {
    // 检查数据库连接
    await sequelize.authenticate();
    health.services.database = 'ok';
  } catch (error) {
    health.services.database = 'error';
    health.status = 'error';
  }

  try {
    // 检查 Redis 连接
    await redisClient.ping();
    health.services.redis = 'ok';
  } catch (error) {
    health.services.redis = 'error';
  }

  // 检查内存使用
  const memUsage = process.memoryUsage();
  health.memory = {
    rss: Math.round(memUsage.rss / 1024 / 1024) + 'MB',
    heapTotal: Math.round(memUsage.heapTotal / 1024 / 1024) + 'MB',
    heapUsed: Math.round(memUsage.heapUsed / 1024 / 1024) + 'MB'
  };

  res.status(health.status === 'ok' ? 200 : 503).json(health);
});

module.exports = router;

故障排除 ​

常见问题 ​

端口冲突 ​

bash
# 查找占用端口的进程
lsof -i :3001
netstat -tulpn | grep :3001

# 终止进程
kill -9 <PID>

# 更改端口
export SERVER_PORT=3002

依赖安装问题 ​

bash
# 清理 npm 缓存
npm cache clean --force

# 删除 node_modules 重新安装
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install

# 使用 yarn 替代 npm
npm install -g yarn
yarn install

数据库连接问题 ​

bash
# 检查数据库服务状态
sudo systemctl status postgresql
sudo systemctl status mysql

# 测试数据库连接
psql -h localhost -U anythingllm -d anythingllm
mysql -h localhost -u anythingllm -p anythingllm

# 检查防火墙设置
sudo ufw status
sudo iptables -L

内存不足 ​

bash
# 增加 Node.js 内存限制
export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"

# 监控内存使用
top -p $(pgrep -f node)
htop

# 启用交换空间
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

调试工具 ​

bash
# 启用 Node.js 调试
node --inspect server/app.js

# 使用 Chrome DevTools
# 打开 chrome://inspect

# 启用详细日志
DEBUG=* npm run dev

# 性能分析
node --prof server/app.js
node --prof-process isolate-*.log > processed.txt

开发工具推荐 ​

bash
# 安装开发工具
npm install -g nodemon
npm install -g pm2
npm install -g clinic

# 使用 nodemon 自动重启
nodemon server/app.js

# 使用 PM2 进程管理
pm2 start ecosystem.config.js
pm2 monit

# 性能诊断
clinic doctor -- node server/app.js
clinic bubbleprof -- node server/app.js

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