Cómo Crear Bases de Conocimiento con AnythingLLM y PostgreSQL

Introducción a AnythingLLM y su Implementación en RDS PostgreSQL

El uso de AnythingLLM para construir bases de conocimiento personalizadas se ha vuelto esencial en el ámbito de la inteligencia artificial. Este enfoque permite a los desarrolladores integrar modelos de lenguaje de última generación con bases de datos avanzadas, ofreciendo una capacidad única para gestionar información de manera eficiente. En este artículo, exploraremos cómo AnythingLLM utiliza Alibaba Cloud ApsaraDB para PostgreSQL con la extensión PGVector para crear bases de conocimiento vectoriales privadas.

AnythingLLM es una aplicación de pila completa que permite el uso de modelos de lenguaje tanto comerciales como de código abierto, facilitando la creación de un ChatGPT privado que puede ejecutarse localmente o ser alojado de forma remota. La gestión de documentos se organiza mediante «workspaces», que funcionan como hilos de conversación, permitiendo una organización clara y un contexto limpio para cada conjunto de documentos.

Instalación de AnythingLLM

Para comenzar a utilizar AnythingLLM, es fundamental su instalación a través de Docker. La siguiente instrucción permite obtener la última imagen y ejecutar el contenedor con la imagen de PostgreSQL:

Comando para descargar la imagen:

docker pull mintplexlabs/anythingllm:pg

Todos los datos de AnythingLLM se almacenan en una base de datos PostgreSQL, donde se usará por defecto PGVector para el almacenamiento vectorial. A continuación, se debe instalar la extensión PGVector en la base de datos PostgreSQL.

Configuración de la Base de Datos RDS PostgreSQL

Para crear una base de datos y un usuario en RDS PostgreSQL, es necesario seguir varios pasos. Asegúrate de que los servicios de ECS y RDS PostgreSQL estén dentro de la misma VPC para optimizar la conexión:

Verifica el endpoint y el número de puerto:
Endpoint: pgm-3nsd23s3655b4bfk.rwlb.rds.aliyuncs.com
Número de puerto: 5432

A continuación, se debe iniciar el contenedor en Docker con los parámetros adecuados:

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" \
-e DATABASE_URL="postgresql://dbuser:dbpassword@pgm-3nsd23s3655b4bfk.rwlb.rds.aliyuncs.com/dbname" \
mintplexlabs/anythingllm:pg

Configuración de la Interfaz del Navegador

Una vez que el contenedor está en funcionamiento, se puede acceder a la interfaz del navegador a través de la dirección asignada (puerto 3001). Desde aquí, puedes configurar el modelo de lenguaje y la base de datos vectorial:

Configura un modelo de lenguaje general
Selecciona RDS PostgreSQL como tu base de datos vectorial
Configura el modelo de incrustación

Creación de un Workspace y Base de Conocimiento Personalizada

La creación de un workspace permite organizar los documentos de manera efectiva. Puedes subir documentos para verificar la configuración de la base de conocimiento:

Sube documentos
Recupera contenido a través de preguntas y respuestas en lenguaje natural

La capacidad de interactuar con la base de conocimiento mediante preguntas permite que las respuestas sean precisas y alineadas con las expectativas del usuario.

Conclusiones sobre AnythingLLM y RDS PostgreSQL

La implementación de AnythingLLM junto con ApsaraDB para PostgreSQL es una solución poderosa para quienes buscan construir bases de conocimiento personalizadas y eficientes. Este enfoque no solo mejora la gestión de la información, sino que también optimiza la interacción con los datos a través de modelos de lenguaje avanzados.

Para obtener más información sobre cómo implementar soluciones similares, puedes consultar los siguientes enlaces:

Fuente del artículo: [Alibaba Cloud Blog](https://www.alibabacloud.com/blog/anythingllm-builds-personal-knowledge-bases-with-rds-postgresqls-pgvector-plug-in_602502)

Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista.