AnythingLLM 可以把产品手册、内部 FAQ 等资料接入文档问答，让你直接问“首次配置要准备什么”“连接超时先查哪里”。第一次上手，建议从同一产品的一份手册和一份 FAQ 开始：创建 Workspace、配置模型、导入并嵌入资料，再用原文中有明确答案的问题检查回答。它由 Mintplex Labs 开发，支持 RAG、AI Agents，以及不同的大语言模型、嵌入模型和向量库配置，提供 Desktop 与自托管两种使用方式。官方介绍
反复翻文档时，常见的麻烦是记得某条说明，却找不到它在哪。用 AnythingLLM，可以先问具体问题，再回到相关资料核对。开发者可以查询接入前提，内容工作者可以核对产品描述，技术支持团队可以整理排障路径。
RAG，也就是检索增强生成，会把文档分块，按问题检索相关片段，再交给模型组织回答。“让 AI 读懂文档”并不意味着每次通读全部文件；能否检索到合适的片段，会影响回答质量。附件与 RAG 文档
先搭一个产品问答空间
这里用一个作者设计的练习说明搭建过程：准备某款产品的“使用手册”和“内部 FAQ”，用来回答首次配置、连接异常、恢复设置等问题。这是搭建建议，不是官方案例或实测结果。
先确认两份文件对应同一产品型号和版本，保留章节标题、操作前提及例外说明。在文件名中写清版本，暂时移开过期材料，避免检索时混入不同版本的操作。
接着按这个顺序开始：
- 创建 Workspace。把它作为这款产品的问答空间，先集中放同一主题的资料，方便核对回答依据。
- 选择可用模型。配置负责生成回答的大语言模型，并确认嵌入模型、向量库等组件。嵌入模型帮助资料参与检索，大语言模型根据检索内容组织回答。
- 导入并嵌入文档。如果以后新开线程还要查询手册，就把资料嵌入目标 Workspace，不要只作为一次聊天的附件。
- 问一个容易核对的问题。例如先问首次配置的前提，再逐项对照手册。先检查一个小问题，比要求“总结所有资料”更容易看出遗漏。
Desktop 与自托管的入口见官方介绍；文档进入聊天的两种方式及其使用范围，见官方文档。
临时附件，还是长期知识库？
只是临时比较两份简短说明，可以拖放文件，或用输入框旁的“+”添加聊天附件。附件只在当前 Workspace 的当前线程中可用，全文还受模型上下文窗口限制，不能认为任何长度的文件都能完整参与回答。
如果手册和 FAQ 要反复查询，或需要在多个线程中使用，就将文档嵌入 Workspace，通过 RAG 检索。能访问该 Workspace 的用户也能看到嵌入资料，放入内部文件前要确认谁能进入这个空间。附件与嵌入文档的区别
问手册之前，先选对聊天模式
AnythingLLM 的 Chat、Query 和 Agent 用途不同，可以在 Workspace 的 Chat Settings 中调整。聊天模式说明
Chat 会结合文档和模型的通用知识。需要把手册内容解释得更易懂，或围绕资料讨论思路时，可以考虑它；涉及具体产品操作时，仍要区分资料中的规定与模型补充的建议。
Query 面向已上传文档，没有相关信息时会提示未找到。这个产品 FAQ 练习可以先用 Query，让问题围绕资料展开。它仍可能答错，关键步骤需要回看原文。
Agent 用于调用已配置的工具、MCP 或技能，能否完成任务取决于所选模型的工具调用能力和实际配置。只是查询手册的话，可以先完成文档导入和问答，再考虑是否需要工具参与。
三个可以直接复制的问题
下面三个问题分别用来整理步骤、排查故障和比对资料。把产品术语换成文档里的原词即可：
- “根据产品手册，首次配置需要哪些前提？请分步骤列出，并标明依据章节。”
- “根据内部 FAQ，出现‘连接超时’时应该按什么顺序排查？资料没有说明的部分请明确指出。”
- “手册与 FAQ 对‘恢复出厂设置’的操作说明是否一致？请分别列出依据和差异。”
这样问，资料范围和要做的事都比较明确，也方便逐项核对。不过，要求标明章节，不代表系统一定能给出完整章节信息。拿到回答后，要检查操作前提、步骤顺序和适用版本；两份文件有冲突时，也要回到原文确认。
资料里有答案，却没答准怎么办？
先确认文件已嵌入当前提问的 Workspace，而非仅附在另一个线程。然后用文档原词缩小问题：手册写“网络初始化”，就先用这个词提问；把“为什么不能用”拆成具体操作或报错现象。
如果仍找不到相关内容，再检查 Workspace 的相似度、分块等检索设置。一次调整一项，用同一组问题比较，再对照原文判断检索到的内容是否更贴近问题。调参不保证答案一定准确，可从文档检索说明和模式说明查找相关设置。
第一次搭建，可以先用这组资料检查上面的三个问题，再逐步补充内容。本地应用是否向外部发送数据，取决于所配置的模型等组件，不能仅凭“安装在本机”判断。官方介绍
资料核对日期：2026-10-18。
来源：
- AnythingLLM 官方介绍
- AnythingLLM：附件与 RAG
- AnythingLLM：聊天模式
- CSDN 选题参考：开源神器 AnythingLLM，仅作选题参考，技术功能依据以上官方资料。
