Como usar a API REST do AnythingLLM

A API REST do AnythingLLM oferece RAG em 3 minutos

AnythingLLM é uma plataforma completa de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ela fragmenta seus documentos, incorpora-os em um banco de dados vetorial e recupera o contexto mais relevante quando você faz uma pergunta. Em seguida, envia esse contexto junto com sua consulta para um LLM para obter uma resposta.

A API REST permite automatizar todo esse pipeline:

• Faça upload de documentos para workspaces via /api/documents/upload
• Consulte documentos com /api/workspaces/{id}/chat
• Gerencie usuários, provedores de LLM e embeddings programaticamente
• Receba notificações via webhook quando os documentos forem indexados

Por que a API do AnythingLLM supera a API do ChatGPT para chat de documentos

A API do ChatGPT cobra $0.01-0.05 por solicitação e envia seus dados para os servidores da OpenAI. O AnythingLLM roda no seu ambiente. Seus documentos permanecem privados. Você paga $40/mês fixo (na Opsily) independentemente do volume de consultas — sem cobrança por solicitação.

Você também ganha flexibilidade de fornecedor: alterne entre Ollama (local), OpenAI, Anthropic ou HuggingFace sem precisar reindexar documentos. O ChatGPT prende você ao ecossistema deles.

Implantações em produção precisam de hosting gerenciado

Auto-hospedar o AnythingLLM significa gerenciar backups, patches de segurança, otimização de banco de dados e certificados SSL. A Opsily cuida de tudo isso. Implante na Opsily em 3 minutos. Obtenha atualizações automáticas, data centers alemães em conformidade com o GDPR, backups criptografados diários e SSL — tudo incluso.

Exemplo em Python: Converse com seus documentos

import requests

BASE_URL = "https://seu-ambiente.opsily.com/api"
API_KEY = "sk_..."
WORKSPACE_ID = "workspace_123"

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

# Conversar com documentos
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/workspaces/{WORKSPACE_ID}/chat",
    headers=headers,
    json={"message": "Resuma nossa política de privacidade"}
)

print(response.json()["response"])  # Resposta do LLM baseada nos seus documentos

Exemplo em JavaScript: Integre em sua aplicação web

const chatWithDocuments = async (question) => {
  const response = await fetch(
    `https://seu-ambiente.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 os exemplos usam os mesmos endpoints. Ambos funcionam no hosting gerenciado da Opsily ou em ambiente auto-hospedado. Sem vendor lock-in.