AnythingLLM で BeatAPI を使う

AnythingLLM は、手元の文書から非公開のナレッジベースを構築し、その内容に基づいて質問に回答します。Generic OpenAI 接続で BeatAPI をチャットモデルとして利用できます。文書とベクトルインデックスは、AnythingLLM の配置先に保持されます。

前提条件

1. AnythingLLM がインストールされていること。 Windows、macOS、Linux のデスクトップ版、または Docker で配置します。
2. BeatAPI API キー。 ダッシュボード → API キーで作成します。

ステップ 1：LLM 設定を開く

AnythingLLM を起動し、左下の Open settings、左メニューの LLM Preference を順に選択します。

ステップ 2：BeatAPI を設定する

LLM Provider に Generic OpenAI を選択し、次を入力します。

Save を押すと、接続テストの結果が表示されます。

全モデルは Text API と料金ページに掲載しています。

ステップ 3：埋め込みモデルを選ぶ

AnythingLLM には、同じマシンで動作し、キー不要のローカル埋め込みモデルが付属しています。非公開のナレッジベースには通常こちらが適しています。文書全体を配置先の外へ送らず、検索した抜粋だけをチャットモデルに送信できます。

ステップ 4：ワークスペースを作成して文書を追加する

1. + New Workspace を押し、名前を付けます。
2. Upload Documents でファイルを追加するか、ドラッグして取り込みます。
3. 処理を待ちます。文書はローカルで分割され、埋め込みが作成されます。

.txt、.md、.pdf、.docx、ソースファイル、.csv、.json、URL から取得するページなどに対応しています。

ステップ 5：質問する

ワークスペースに質問を入力します。AnythingLLM は文書から関連する断片を検索し、質問とともに BeatAPI のモデルに送信します。

ワークスペースごとに文書、システムプロンプト、履歴が分かれているため、1 つの配置で複数の独立したナレッジベースを利用できます。

よくある質問

AnythingLLM が接続できません

1. Base URL は /v1 を含み、末尾スラッシュのない https://api.beatapi.io/v1 を指定します。
2. ダッシュボード → API キーでキーが有効か確認します。
3. Docker ではコンテナー自身が api.beatapi.io に到達できるか確認します。デスクトップでのテストではコンテナーの接続は確認できません。

埋め込みの設定に失敗します

ステップ 3 のとおり、想定された動作です。BeatAPI が提供するのはチャットであり、埋め込みではありません。組み込みの埋め込みモデルを使ってください。

検索で有用な情報が返りません

モデルではなく検索の問題です。文書が正しく解析されたか確認して再アップロードする、類似度のしきい値を下げる、ワークスペース設定で取得する断片数を増やすなどを試してください。検索結果が空の場合、チャットモデルの変更では解決しません。

回答が遅いです

gemini-3.7-flash や glm-5.3-flash など、速いモデルに切り替え、質問ごとに検索する断片数を減らします。検索量は入力トークン数に直接影響します。

402 insufficient_credits

残高が 0、またはリクエストの料金に不足しています。ダッシュボードからチャージしてください。

利用量と料金の確認

ダッシュボードで API キー別の呼び出し数、トークン数、料金を確認できます。GET /v1/usage でも同じ数値を取得できます。AnythingLLM 専用のキーを使うと、ほかの利用と分けて確認できます。

サポート

ダッシュボードからチケットを作成し、失敗したレスポンスの request_id を添えてください。