بناء واستضافة وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي.
بيئة عمل ذكاء اصطناعي خاصة مع RAG ووكلاء — مستنداتك، نماذجك، خادمك.
AnythingLLM هو تطبيق ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر متكامل يُحوّل مستنداتك إلى قاعدة معرفة خاصة وقابلة للاستعلام. يأتي كصورة Docker واحدة تعمل على أي خادم VPS بذاكرة 2 غيغابايت، ويتصل بأي نموذج لغوي تستخدمه بالفعل — Ollama (محلي)، أو OpenAI، أو Anthropic، أو Mistral، أو LiteLLM وغيرها.
يستوعب محرك RAG المدمج ملفات PDF ومستندات Word والنصوص العادية ومستودعات الأكواد وتفريغات YouTube وصفحات Notion وفضاءات Confluence، ثم يقطّعها ويُضمّنها ويفهرسها في قاعدة بيانات متجهية LanceDB مدمجة. كل مساحة عمل معزولة: مستندات مختلفة، ونموذج لغوي مختلف، ونظام مختلف للمطالبات. اطرح سؤالاً فيسترجع النظام المقاطع ذات الصلة ويمرّرها كسياق للنموذج اللغوي.
يتضمن AnythingLLM أيضاً منشئ وكلاء ذكاء اصطناعي بدون كود: اربط البحث على الويب وتنفيذ الأكواد واسترجاع المستندات واستدعاءات واجهة API الخارجية دون كتابة سطر برمجي واحد. تديره ميزة إدارة المستخدمين بالأدوار (مسؤول، مدير، مستخدم افتراضي) مما يجعله مناسباً لنشر الفرق. مرخص بـ MIT وأكثر من 62 ألف نجمة على GitHub حتى يوليو 2026.
ارفع إجراءاتك التشغيلية وعقودك ومستنداتك التقنية. يطرح فريقك الأسئلة بلغة طبيعية ويحصل على إجابات دقيقة مع الاستشهادات — دون إرسال أي بيانات إلى OpenAI.
استوعب قاعدة الكود ووثائق البنية التحتية ومراجع API. استخدم AnythingLLM كمساعد برمجة خاص يعرف تقنياتك ويجيب في سياقها.
اكشف REST API الخاص بـ AnythingLLM لتشغيل أداة دردشة ذكاء اصطناعي على منتجك، مدربة حصراً على وثائقك الخاصة.
دليل محسّن لخوادم VPS Cloud من ServOrbit.
يكتفي AnythingLLM نفسه بنحو 512 ميغابايت من الذاكرة. أمّا الحجم المطلوب فيتوقّف على النموذج: مع واجهة برمجية خارجية (OpenAI أو Anthropic أو Mistral) تكفي 2 غيغابايت بسعة؛ ومع Ollama مثبَّتًا على الخادم نفسه ونموذج بسبعة مليارات مُعامِل، احسب 8 غيغابايت إجمالًا. وجهّز مساحة قرص لمستنداتك ولمتّجهاتها.
من فضاء العميل لديك في ServOrbit: Marketplace ← الذكاء الاصطناعي ← AnythingLLM ← نشر. تُنزَّل صورة mintplexlabs/anythingllm:latest (نحو 700 ميغابايت) مرة واحدة وتنطلق الحاوية في ثوانٍ على المنفذ 3001. وتحفظ وحدةُ التخزين المسمّاة anythingllm-storage مجموعَ المستندات والإعدادات وقاعدة بيانات SQLite.
لا توجد أيّ بيانات اعتماد تُسلَّم إليك: فهذا التثبيت ينطلق في وضع المستخدم الواحد بلا كلمة مرور. افتحه فورًا، وأكمِل معالج الإعداد، ثم اذهب إلى الإعدادات وفعّل «Password Protect Instance» — فقبل ذلك يستطيع أيّ شخص يبلغ العنوان أن يقرأ مستنداتك وأن يغيّر إعداداتك.
افتح التطبيق في متصفّحك. مع نطاق مربوط يكون العنوان https://<نطاقك>؛ وبدون نطاق لا يوجد عنوان عمومي: افتح نفقًا عبر SSH بالأمر ssh -L 3001:127.0.0.1:3001 root@<عنوان-IP-الخاص-بخادمك> ثم انتقل إلى http://localhost:3001 — والمنفذ 3001 هو منفذ الكتالوج، فاعتمد المنفذ المعروض في بطاقة تطبيقك داخل فضاء العميل. يكتشف AnythingLLM أنّ التثبيت جديد ويرشدك إلى إنشاء أوّل حساب مسؤول؛ وفي هذه اللحظة أيضًا يُحدَّد سرّ JWT الذي يوقّع جميع جلسات المستخدمين. ولا يُشترط أيّ نطاق لهذه الخطوة.
اذهب إلى Settings ← LLM Provider. اختر Ollama إن كان يعمل على الخادم نفسه، أو OpenAI بإدخال مفتاح الـ API الخاص بك، أو أيّ مزوّد آخر مدعوم. يختبر AnythingLLM الاتصال قبل الحفظ. وبتوجيهه إلى LiteLLM ستتمكّن لاحقًا من تغيير المزوّد دون المساس بمساحات عملك.
انقر على New Workspace، وسمِّها (مثلًا «وثائق المنتج»)، ثم أفلِت ملفات PDF لديك أو الصق رابطًا. يقطّع AnythingLLM المحتوى، ويحسب المتّجهات، ويسجّلها في LanceDB. اطرح سؤالك الأوّل: يسترجع النظام المقاطع ذات الصلة ويمرّرها إلى نموذجك. ثم أنشئ حسابات فريقك ووزّع الأدوار.
هل تدير مشروعًا يستخدم AnythingLLM؟ يتيح هذا الزر لقرّائك نشره على خادم VPS بنقرة واحدة، دون قراءة وثائق Docker.
[](https://servorbit.com/vps-cloud?template=anything-llm&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=anything-llm)<a href="https://servorbit.com/vps-cloud?template=anything-llm&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=anything-llm"><img src="https://servorbit.com/brand/deploy/button.svg" alt="Deploy AnythingLLM on ServOrbit" height="40"></a>يشير الزر إلى طلب خادم VPS مع تحديد القالب مسبقًا. تُقدَّم الصورة من servorbit.com — لا شيء تستضيفه من جهتك.
واجهة ويب للتفاعل مع نماذج اللغة المحلية أو البعيدة. بياناتك تبقى على بنيتك التحتية — دون أي طرف ثالث.
الذكاء الاصطناعيشغّل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مفتوحة المصدر محليًا عبر واجهة برمجية بالغة البساطة. نزّل Llama 3 أو Mistral أو Qwen أو DeepSeek بأمر واحد — متوافق مع OpenAI، وبلا أي تكلفة لكل توكن.
الذكاء الاصطناعيأنشئ تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة بصريًا: روبوتات محادثة ووكلاء RAG وخطوط معالجة — دون كتابة أي شيفرة خلفية.
تصفّح مركز المساعدة والأسئلة الشائعة، أو تواصل مع فريقنا — معاودة اتصال أو WhatsApp أو بريد إلكتروني. الدعم بـ العربية والفرنسية والإنجليزية.