今日，LangChain正式開源全棧應用程序AnythingLLM，為用戶提供了構建私有ChatGPT的便利。無論是使用商業的現成LLM(Large Language Models)，還是流行的開源LLM和VectorDB解決方案，您都可以輕松地在本地或遠程托管中運行它，并智能地與提供的任何文檔進行對話。

　　該應用程序包括兩種聊天模式:對話模式和查詢模式。在對話模式中，系統會保留之前的問題，使用戶能夠進行更連貫、深入的對話。而查詢模式則專注于根據用戶指定的文件進行簡單的問答聊天。對于可公開訪問的文檔，每個聊天回復還包含指向原始內容的引用鏈接，使用戶能夠方便地查看來源。

　　整個項目設計為單線程結構，主要由三部分組成:收集器、前端和服務器。首先，收集器是一個實用的Python工具，它使用戶能夠快速將來自在線資源(如指定的YouTube頻道的視頻、Medium文章、博客鏈接等)或本地文檔中的可公開訪問數據轉換為LLM可用的格式。

　　該應用程序的前端采用了vitjs和React進行構建，通過Node.js和Express服務器處理所有LLM交互和VectorDB管理。這種設計使得用戶能夠在直觀友好的界面中進行操作，并且通過高效的服務器架構實現快速響應和管理大規模的數據。

　　AnythingLLM提供了一個靈活而強大的工具，使用戶能夠充分利用現有的LLM技術，并在私有環境中構建自己的ChatGPT。無論是在解決特定問題還是進行深度對話，這個全棧應用程序都為用戶提供了豐富的功能和交互體驗。

　　核心功能:

　　工作空間管理: AnythingLLM 將您的文檔劃分為稱為工作空間的對象。工作空間類似于線程，但額外包括對文檔的容器化。工作空間可以共享文檔，但它們之間不會互相通信，因此您可以保持每個工作空間的上下文清晰。

　　多用戶實例支持和權限控制: 提供多用戶支持和權限控制，確保用戶能夠安全管理和使用系統。

　　多文檔類型支持: 支持多種文檔類型，包括 PDF、TXT、DOCX 等，使系統更加靈活。

　　兩種聊天模式: 提供對話和查詢兩種聊天模式。對話模式保留先前的問題和修改，而查詢模式則是對文檔的簡單問答。

　　文內引用和源鏈接: 在聊天中提供文內引用，鏈接到原始文檔源和文本，增加了對信息來源的可追溯性。