Подключение BeatAPI к AnythingLLM
Подключение BeatAPI к AnythingLLM
AnythingLLM создаёт закрытую базу знаний по вашим документам и отвечает на вопросы на их основе. BeatAPI предоставляет модель для чата через поставщика Generic OpenAI. Документы и векторный индекс остаются там, где развёрнут AnythingLLM.
Что понадобится
- Установленный AnythingLLM: настольная версия для Windows, macOS или Linux либо развёртывание в Docker.
- API-ключ BeatAPI: создайте его в Dashboard → API Keys.
Шаг 1. Откройте настройки модели
Запустите AnythingLLM, нажмите Open settings в левом нижнем углу, затем выберите LLM Preference в меню слева.
Шаг 2. Настройте BeatAPI
В поле LLM Provider выберите Generic OpenAI и заполните поля:
Здесь Base URL обязательно включает /v1, без дополнительного пути. AnythingLLM сам добавляет /chat/completions.
Нажмите Save. AnythingLLM проверит подключение и покажет результат.
Полный каталог приведён в разделе Text API и на странице цен.
Шаг 3. Выберите модель для векторных представлений
У BeatAPI нет метода API для embeddings. Оставьте встроенную модель AnythingLLM в поле Embedding Provider либо выберите другой сервис с поддержкой embeddings. Если в разделе Embedding Preference выбрать Generic OpenAI и указать адрес BeatAPI, запросы завершатся ошибкой: /v1/embeddings не входит в публичный API.
В AnythingLLM есть встроенная локальная модель для векторных представлений: она работает на той же машине и не требует ключа. Для закрытой базы знаний это обычно удобнее: текст документов остаётся в вашей среде, а модель для чата получает только найденные фрагменты.
Шаг 4. Создайте рабочее пространство и добавьте документы
- Нажмите + New Workspace и задайте название.
- Нажмите Upload Documents и выберите файлы либо перетащите их в окно.
- Дождитесь обработки: документы будут разбиты на фрагменты, для которых локально создадутся векторные представления.
Поддерживаются .txt, .md, .pdf, .docx, исходный код, .csv, .json и страницы, загружаемые по URL.
Шаг 5. Задавайте вопросы
Введите вопрос в рабочем пространстве. AnythingLLM найдёт подходящие фрагменты документов и отправит их модели BeatAPI вместе с вопросом.
У каждого рабочего пространства свои документы, системный промпт и история. Поэтому один экземпляр AnythingLLM может обслуживать несколько независимых баз знаний.
Частые вопросы
AnythingLLM не подключается
- Base URL должен быть
https://api.beatapi.io/v1: с/v1, без завершающего слеша. - Убедитесь, что ключ активен, в Dashboard → API Keys.
- При работе в Docker проверьте, что сам контейнер может обращаться к
api.beatapi.io. Успешная проверка на компьютере не подтверждает доступ из контейнера.
Ошибка при настройке embeddings
Это ожидаемо: см. шаг 3. BeatAPI предоставляет модели для чата, но не embeddings. Используйте встроенную модель AnythingLLM.
Поиск не находит полезных фрагментов
Это проблема поиска, а не модели для чата. Убедитесь, что документ корректно разобран, и загрузите его заново. Попробуйте снизить порог сходства или увеличить число возвращаемых фрагментов в настройках рабочего пространства. Смена модели для чата не поможет, если поиск ничего не возвращает.
Ответы приходят медленно
Выберите более быструю модель, например gemini-3.7-flash или glm-5.3-flash, и уменьшите число фрагментов на вопрос. Их объём напрямую определяет число входных токенов.
402 insufficient_credits
На балансе недостаточно средств: он равен нулю или меньше стоимости запроса. Пополните его в панели управления.
Где посмотреть использование и расходы
Панель управления показывает вызовы, токены и расходы по каждому API-ключу. Те же данные доступны через GET /v1/usage. Создайте отдельный ключ для AnythingLLM, чтобы его расходы было легко отделить от остальных.
Поддержка
Создайте обращение в панели управления и укажите request_id из ответа с ошибкой.