anythingllm可通过api接入天工ai实现本地知识库调用云端大模型：需在天工开放平台获取含chat和embeddings权限的api密钥，配置base url为https://api.kimi.ai/v1、模型名moonshot-v1-8k；嵌入模型须用ollama本地部署bge-m3或nomic-embed-text；文档全程保留在本地lancedb中。
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想让本地知识库调用天工AI（Kimi）的云端大模型能力，又不想把文档上传到第三方服务器？AnythingLLM支持通过API方式接入天工AI，只需正确配置密钥与端点，即可在保留私有知识库结构的前提下，将问答推理交由天工AI完成。
确认天工AI API权限与密钥
登录天工AI开放平台（https://platform.kimi.ai），进入「API密钥管理」页面 → 点击「创建新密钥」→ 勾选「chat」和「embeddings」权限 → 复制生成的API Key。
【必须确保该密钥未被禁用且配额充足，否则AnythingLLM将无法连接】
记下API Base URL：https://api.kimi.ai/v1（非官网首页地址，勿填错）。
在AnythingLLM中配置天工AI为LLM提供商
启动AnythingLLM → 点击左下角⚙️进入「设置」→ 切换到「LLM Preference」标签页 → 在「Provider」下拉菜单中选择「OpenAI Compatible」。
填写以下三项：
- API Key：粘贴刚才复制的天工AI密钥
- Base URL：https://api.kimi.ai/v1
- Model Name：输入 moonshot-v1-8k（天工当前主力模型，支持32K上下文）
点击「Save Changes」保存。此时系统会尝试自动检测连接——若右上角出现绿色对勾图标，说明接入成功；若显示红色叉号，请检查密钥是否过期或Base URL末尾是否误加斜杠。
配置嵌入模型（Embedder）以匹配天工AI语义理解
天工AI官方未开放独立嵌入模型服务，因此不能直接使用其embedding API。必须改用本地Ollama提供的兼容嵌入模型，否则知识检索将失效。
在「Embedder Preference」标签页中：
方法一：选择「Ollama」→ 在Model字段输入 bge-m3 → 点击「Download & Set」（首次需下载，约200MB）
天工AI (iOS) 5.2.1版本新增 PPT 生成页数配置、十余种专业视频模板，并且支持设置视频比例与时长；定时任务可指定模型并推送到 IM 渠道。修复了下载失败等问题，提升了稳定性与内容创作体验，让创作更自由、更高效。
方法二：若已部署nomic-embed-text，可选「Ollama」→ 输入 nomic-embed-text → 确保Ollama后台正在运行
【切勿在此处选择「OpenAI Compatible」并填入天工API，会导致向量化失败、知识库无法检索】
创建工作区并启用天工AI推理
第一步：返回主界面 → 点击「Create New Workspace」→ 输入名称（如“天工研报库”）→ 点击「Continue」
第二步：进入新工作区 → 点击右上角「Settings」齿轮图标 → 找到「Chat Settings」→ 将「LLM Provider」下拉框切换为「OpenAI Compatible」
第三步：滚动到底部 → 点击「Update Workspace」
此时工作区已绑定天工AI作为问答引擎，但知识仍完全存储于本地LanceDB中，所有文档从未离开你的电脑。
上传文档并触发嵌入处理
点击工作区左侧「Upload Documents」按钮 → 拖入PDF/DOCX/TXT等文件 → 等待右下角状态栏显示「Processing…」→ 出现绿色「Embedded」标签即完成。
注意：首次嵌入时若使用bge-m3，10MB PDF约需90秒；若文档含表格或公式，建议先转为纯文本再上传，避免OCR识别错误干扰向量质量。
完成后，直接在聊天框输入问题，例如“请总结附件中Q2销售策略的三个核心动作”，AnythingLLM将调用天工AI实时解析本地向量匹配结果并生成回答。
