AnythingLLMとは？自分の資料をAIに読ませる無料のセルフホスト型アプリ

レン

手元にあるマニュアルや議事録の内容について、AIに質問できたら便利なんだけどな。

プロクラ

それなら『AnythingLLM』が向いているよ。文書を読み込ませて、その内容をもとにAIが答える仕組み（一般にRAGと呼ばれる方式）を、アプリとしてひとまとめにしたセルフホスト型のツールなんだ。

AnythingLLMの特徴

• PDFやテキストファイルなどをアップロードして、内容を読み込ませられる
• 資料をまとめる単位（ワークスペース）を分けて、話題ごとに整理できる
• 回答の元になった資料の箇所を示してくれるので、答えの根拠を確認しやすい
• 複数人でアカウントを分けて使う想定の作りになっている

レン

Ollamaと同じ枠のツールなの？どう住み分けるんだろう。

プロクラ

実は競合というより組み合わせる関係に近いんだ。AnythingLLM自体は文書の管理と検索の仕組みを持っていて、実際に文章を生成する部分はOllamaのような実行エンジンに任せる、という構成で動かせる。

つまり、Ollamaが『モデルを動かすエンジン』だとすると、AnythingLLMは『そのエンジンを使って、資料を読ませる仕組みまで組み立てたアプリ』という位置づけです。ゼロから会話するだけならOllama単体で十分ですが、社内の資料やメモをもとに答えさせたいなら、その仕組みを自分で作るよりAnythingLLMを使ったほうが早く形になります。

導入前に見ておくこと

• 文書を読み込ませる処理は、会話だけの場合より重くなりやすい
• 扱う資料に機密情報が含まれるなら、外部に公開しない設定を必ず確認する
• 複数人で使うなら、アカウントごとの権限をどう分けるか先に決めておく

プロクラ

『AIと雑談したい』ではなく『自分の資料について聞きたい』が目的なら、最初からAnythingLLMを検討する価値があるよ。

ワークスペースを分ける意味

資料をひとつにまとめず、話題ごとにワークスペースを分けておくと、検索の対象が絞られて答えの精度も上がりやすくなります。プロジェクトごと、部署ごとといった単位で分けておき、混ぜたくない資料は別のワークスペースに置くようにすると、あとから整理し直す手間が減ります。

• プロジェクトや部署ごとにワークスペースを分けておく
• 混ぜたくない資料は、最初から別のワークスペースに入れる
• 使わなくなったワークスペースは整理し、検索対象を膨らませたままにしない

レン

会話だけならOllama、資料をもとに答えさせたいならAnythingLLM。目的で選べばいいんだね。