anything-llm

AnythingLLM : L'application IA tout-en-un que vous attendiez.
Discutez avec vos documents, utilisez des Agents IA, hyper-configurable, multi-utilisateur, sans configuration frustrante requise.

| | Docs | Instance hébergée

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👉 AnythingLLM pour ordinateur de bureau (Mac, Windows & Linux) ! Télécharger maintenant

Une application full-stack qui vous permet de transformer n'importe quel document, ressource ou contenu en contexte que tout LLM peut utiliser comme référence lors de discussions. Cette application vous permet de choisir quel LLM ou base de données vectorielle vous souhaitez utiliser, tout en prenant en charge la gestion multi-utilisateurs et les permissions.

Aperçu du produit

AnythingLLM est une application full-stack qui vous permet d'utiliser des LLM commerciaux prêts à l'emploi ou des LLM open source populaires et des solutions vectorDB pour construire un ChatGPT privé sans compromis, pouvant s'exécuter localement ou être hébergé à distance, et capable de discuter intelligemment avec tous les documents que vous lui fournissez.

AnythingLLM divise vos documents en objets appelés workspaces (espaces de travail). Un espace de travail fonctionne un peu comme un fil de discussion, mais avec en plus la conteneurisation de vos documents. Les espaces de travail peuvent partager des documents, mais ils ne communiquent pas entre eux, ce qui vous permet de garder le contexte de chaque espace propre.

Fonctionnalités phares d'AnythingLLM

• 🆕 Compatibilité MCP complète
• 🆕 Créateur d'Agent IA sans code
• 🖼️ Support multi-modal (LLM propriétaires et open source !)
• Agents IA personnalisés
• 👤 Prise en charge multi-utilisateur et gestion des permissions _Version Docker uniquement_
• 🦾 Agents au sein de votre espace de travail (navigation web, etc)
• 💬 Widget de chat personnalisable à intégrer sur votre site web _Version Docker uniquement_
• 📖 Prise en charge de multiples formats de documents (PDF, TXT, DOCX, etc)
• Interface de chat simple avec fonctionnalité glisser-déposer et citations claires.
• 100% prêt pour le déploiement Cloud.
• Fonctionne avec tous les fournisseurs de LLM populaires propriétaires et open source.
• Mesures intégrées d'économie de coût et de temps pour gérer de très gros documents, comparé à toute autre UI de chat.
• API développeur complète pour intégrations personnalisées !
• Et bien plus encore... installez et découvrez !

LLM supportés, modèles d'embedding, modèles vocaux et bases de données vectorielles

Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) :

• Tout modèle open-source compatible llama.cpp
• OpenAI
• OpenAI (Générique)
• Azure OpenAI
• AWS Bedrock
• Anthropic
• NVIDIA NIM (modèles de chat)
• Google Gemini Pro
• Hugging Face (modèles de chat)
• Ollama (modèles de chat)
• LM Studio (tous modèles)
• LocalAI (tous modèles)
• Together AI (modèles de chat)
• Fireworks AI (modèles de chat)
• Perplexity (modèles de chat)
• OpenRouter (modèles de chat)
• DeepSeek (modèles de chat)
• Mistral
• Groq
• Cohere
• KoboldCPP
• LiteLLM
• Text Generation Web UI
• Apipie
• xAI
• Novita AI (modèles de chat)
• PPIO

• Embedder natif AnythingLLM (par défaut)
• OpenAI
• Azure OpenAI
• LocalAI (tous)
• Ollama (tous)
• LM Studio (tous)
• Cohere

• Intégré à AnythingLLM (par défaut)
• OpenAI

• Intégré au navigateur (par défaut)
• PiperTTSLocal - fonctionne dans le navigateur
• OpenAI TTS
• ElevenLabs
• Tout service TTS compatible OpenAI.

• Intégré au navigateur (par défaut)

• LanceDB (par défaut)
• PGVector
• Astra DB
• Pinecone
• Chroma
• Weaviate
• Qdrant
• Milvus
• Zilliz

Vue technique

Ce monorepo se compose de six sections principales :

• frontend : Un frontend viteJS + React que vous pouvez lancer pour créer et gérer facilement tout votre contenu exploitable par le LLM.
• server : Un serveur NodeJS express pour gérer toutes les interactions ainsi que la gestion du vectorDB et des interactions LLM.
• collector : Serveur NodeJS express qui traite et analyse les documents depuis l'interface utilisateur.
• docker : Instructions Docker et processus de build + informations pour construire depuis les sources.
• embed : Sous-module pour la génération & création du widget web embarqué.
• browser-extension : Sous-module pour l'extension Chrome.

🛳 Auto-hébergement

Mintplex Labs & la communauté maintiennent plusieurs méthodes de déploiement, scripts et modèles que vous pouvez utiliser pour exécuter AnythingLLM localement. Reportez-vous au tableau ci-dessous pour savoir comment déployer sur votre environnement préféré ou pour un déploiement automatique. | Docker | AWS | GCP | Digital Ocean | Render.com | |----------------------------------------|----|-----|---------------|------------| | [![Déployer sur Docker][docker-btn]][docker-deploy] | [![Déployer sur AWS][aws-btn]][aws-deploy] | [![Déployer sur GCP][gcp-btn]][gcp-deploy] | [![Déployer sur DigitalOcean][do-btn]][do-deploy] | [![Déployer sur Render.com][render-btn]][render-deploy] |

| Railway | RepoCloud | Elestio | | --- | --- | --- | | [![Déployer sur Railway][railway-btn]][railway-deploy] | [![Déployer sur RepoCloud][repocloud-btn]][repocloud-deploy] | [![Déployer sur Elestio][elestio-btn]][elestio-deploy] |

ou configurez une instance AnythingLLM de production sans Docker →

Comment configurer pour le développement

• yarn setup Pour remplir les fichiers .env requis dans chaque section de l'application (depuis la racine du repo).
• Remplissez-les avant de continuer. Vérifiez que server/.env.development est renseigné sinon certaines fonctionnalités ne fonctionneront pas correctement.
• yarn dev:server Pour démarrer le serveur en local (depuis la racine du repo).
• yarn dev:frontend Pour démarrer le frontend en local (depuis la racine du repo).
• yarn dev:collector Pour ensuite lancer le collecteur de documents (depuis la racine du repo).

En savoir plus sur le cache vectoriel

Applications externes & Intégrations

_Ces applications ne sont pas maintenues par Mintplex Labs, mais sont compatibles avec AnythingLLM. Leur mention ici n'est pas une recommandation._

• Midori AI Subsystem Manager - Un moyen simplifié et efficace de déployer des systèmes IA avec la technologie de conteneur Docker.
• Coolify - Déployez AnythingLLM en un clic.
• GPTLocalhost pour Microsoft Word - Un module complémentaire Word local pour utiliser AnythingLLM dans Microsoft Word.

Télémétrie & Vie privée

AnythingLLM par Mintplex Labs Inc contient une fonctionnalité de télémétrie qui collecte des informations d'utilisation anonymes.

👋 Contribution

• créer une issue
• créer une PR avec un nom de branche au format -
• LGTM de la core-team

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🔗 Autres produits

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• [OpenAI Assistant Swarm][assistant-swarm] : Transformez toute votre bibliothèque d’assistants OpenAI en une seule armée commandée par un agent unique.

Copyright © 2025 [Mintplex Labs][profile-link].
Ce projet est sous licence MIT.

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--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-06-09 ---