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martedì 17 settembre 2024

AnythingLLM

Partendo dal post precedente volevo provare un servizio da distribuire via Web. Su youtube molto esempi utilizzano streamlit ma frugando ho trovando un servizio chiavi in mano che 

1) permette l'upload dei pdf via web

2) istruisce la rete 

3) si puo' interagire sempre via web come chat

il servizio si chiama AnythingLLM ed e' distribuito sia come docker che come applicazione desktop (io ho preferisco la versione docker)

Attenzione : se si vedono strani errori (tipo  Could not respond to message.fetch failed) il problema puo' essere derivante da poca Ram. In un primo momento stavo provando Gemma (ho 16 Gb, Gemma ne richiede 9 ...pensavo di starci largo) ma il sistema ha iniziato a funzionare solo quando ho installato Mistral con Ollama

 

export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \
mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && \
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" \

--add-host=host.docker.internal:host-gateway\
mintplexlabs/anythingllm


Inoltre su Linux per andare all'interfaccia web si puo' usare http://localhost:3001 

Al primo avvio si deve configurare il modello da usare (se locale come Ollama o remoto). In questa fase ho avuto qualche problema in quanto AnythingLLM non riusciva a trovare i modelli gia' installati sulla macchina tramite pull. La soluzione e' stata quella di usare l'IP http://172.17.0.1:11434 al posto di localhost


 

Al posto di localhost ho usato 

Eventuali conflitti con Ollama possono essere risolti da qui

Di seguito uno screenshot di una "conversazione" con Mistral




 

 

 

 

 

 

 

RAG con Ollama Mistral e LangChain

Una altra prova usando questo repository https://github.com/CallumJMac/lessons Il folder di riferimento e'  lessons/1. RAG/examples/pixe...