RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和语言生成技术的人工智能模型，旨在通过引用外部知识库来优化大语言模型的生成结果，从而提高预测的质量和准确性。
AnythingLLM则是一个更广泛的概念，指的是将所有可用的语言模型资源整合到一个统一的平台上，提供全面的语言处理能力。这种整合可以包括多个LLM模型、不同的知识库和各种工具，形成一个综合的语言处理生态系统。
在具体应用场景中，RAG和AnythingLLM可以协同工作，提供更强大的语言处理能力。例如，在智能客服领域，RAG可以快速从知识库中检索相关信息，并结合生成技术给出更准确的回答。而AnythingLLM则可以通过整合多个LLM模型和工具，提供更全面的语言处理服务，满足不同场景的需求。
AnythingLLM 是由 Mintplex Labs Inc. 开发的一款全栈应用程序， 全方位AI应用程序。与文档聊天，使用AI代理，高度可配置，多用户，无需繁琐的设置。 可使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT，不再受制于人。
nomic-embed-text 是一个基于 Sentence Transformers 库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。
至于为什么不使用官方自带的AnythingLLMEmbedder，也找不到原因，之前尝试过使用，最后的结果就是无法处理上传的文件。
我们可以在terminal下使用ollama直接拉取ollama pull nomic-embed-text
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