Cómo usar la API REST de AnythingLLM

La API REST de AnythingLLM te ofrece RAG en 3 minutos

AnythingLLM es una plataforma de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de pila completa. Divide tus documentos en fragmentos, los integra en una base de datos vectorial y recupera el contexto más relevante cuando haces una pregunta. Luego, envía ese contexto junto con tu consulta a un LLM para obtener una respuesta.

La API REST te permite automatizar todo este proceso:

• Subir documentos a espacios de trabajo mediante /api/documents/upload
• Consultar documentos con /api/workspaces/{id}/chat
• Gestionar usuarios, proveedores de LLM y embeddings mediante programación
• Recibir notificaciones webhook cuando los documentos se indexan

Por qué la API de AnythingLLM supera a la API de ChatGPT para chat con documentos

La API de ChatGPT cobra $0.01-0.05 por solicitud y envía tus datos a los servidores de OpenAI. AnythingLLM se ejecuta en tu propio entorno. Tus documentos permanecen privados. Pagas $40/month fijo (en Opsily) independientemente del volumen de consultas; sin facturación por solicitud.

También obtienes flexibilidad de proveedor: cambia entre Ollama (local), OpenAI, Anthropic o HuggingFace sin necesidad de reindexar documentos. ChatGPT te bloquea.

Los despliegues en producción necesitan hosting gestionado

Autoalojar AnythingLLM significa gestionar copias de seguridad, parches de seguridad, optimización de bases de datos y certificados SSL. Opsily se encarga de todo esto. Despliega en Opsily en 3 minutos. Obtén actualizaciones automáticas, centros de datos alemanes que cumplen con el GDPR, copias de seguridad cifradas diarias y SSL, todo incluido.

Ejemplo en Python: Chatea con tus documentos

import requests

BASE_URL = "https://your-instance.opsily.com/api"
API_KEY = "sk_..."
WORKSPACE_ID = "workspace_123"

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

# Chatear con documentos
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/workspaces/{WORKSPACE_ID}/chat",
    headers=headers,
    json={"message": "Resume nuestra política de privacidad"}
)

print(response.json()["response"])  # Respuesta del LLM basada en tus documentos

Ejemplo en JavaScript: Integrar en tu aplicación web

const chatWithDocuments = async (question) => {
  const response = await fetch(
    `https://your-instance.opsily.com/api/workspaces/workspace_123/chat`,
    {
      method: "POST",
      headers: {
        "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json"
      },
      body: JSON.stringify({ message: question })
    }
  );
  const data = await response.json();
  return data.response;
};

Ambos ejemplos usan los mismos endpoints. Ambos funcionan en el hosting gestionado de Opsily o en tu propio entorno. Sin dependencia de proveedores.