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Negli ultimi mesi si parla sempre più spesso di AI locali, privacy, modelli offline e chatbot che “conoscono i nostri documenti”. Molti tool promettono di “usare LLM in locale”, ma quando si prova a creare una vera AI personalizzata, capace di rispondere in base a una propria knowledge base, emergono subito limiti e confusione.
Questo articolo nasce proprio da quell’esperienza:
usare tool come LM Studio e scoprire che, nonostante funzionino bene come chat locali, non sono realmente pensati per RAG e knowledge base personalizzate.
Qui chiariremo:
- cosa significa davvero creare una AI personalizzata in locale
- cos’è la RAG (Retrieval-Augmented Generation) senza marketing
- perché molti tool non sono adatti
- perché AnythingLLM oggi è quasi un unicum
- quali alternative open-source reali esistono (con pro e contro)
- come orientarsi senza dover rifare mille test
1. Cosa NON significa “AI locale”
Prima di tutto, sgombriamo il campo da un equivoco molto comune.
👉 Eseguire un LLM in locale ≠ avere una AI personalizzata
Tool come:
- LM Studio
- Ollama (da solo)
- GPT4All
permettono di:
- scaricare un modello
- chattare offline
- fare prompt engineering
Ma NON permettono nativamente di:
- caricare una knowledge base strutturata
- indicizzare documenti
- interrogare i documenti in modo semantico
- ottenere risposte basate solo su quel contesto
Sono chat locali, non AI contestuali.
Ed è qui che entra in gioco la RAG.
2. Cos’è davvero la RAG (senza buzzword)
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è una architettura, non un tool.
In pratica:
- I tuoi documenti vengono ingestiti
PDF, TXT, Markdown, Word, codice, ecc. - I documenti vengono spezzati (chunking)
Non vengono dati “interi” al modello. - Ogni chunk viene trasformato in embedding
vettori numerici che rappresentano il significato - Gli embedding vengono salvati in un database vettoriale
Chroma, FAISS, LanceDB, ecc. - Quando fai una domanda
- la domanda viene trasformata in embedding
- il sistema recupera i chunk semanticamente più simili
- SOLO quei chunk vengono passati al modello LLM
- Il modello risponde usando quel contesto
👉 Se manca anche uno solo di questi passaggi, non è RAG.
3. Requisiti di una vera AI personalizzata in locale
Per poter dire “sto creando una AI personalizzata in locale”, devono essere vere tutte queste condizioni:
- ✅ Modello LLM eseguito in locale
- ✅ Embedding generati in locale
- ✅ Database vettoriale locale
- ✅ Documenti caricati e indicizzati
- ✅ Retrieval automatico del contesto
- ✅ Nessuna API cloud
- ✅ Nessuna chiamata a servizi esterni
Molti tool soddisfano solo il primo punto.
4. AnythingLLM: perché è diverso dagli altri
Cos’è AnythingLLM
AnythingLLM è un progetto open-source che unisce in un’unica applicazione:
- gestione dei modelli locali
- gestione dei documenti
- pipeline RAG completa
- knowledge base multiple
- interfaccia grafica
- funzionamento offline
Ed è proprio questa integrazione che lo rende diverso.
Cosa permette di fare concretamente
Con AnythingLLM puoi:
- creare una o più workspace
- caricare documenti (PDF, TXT, MD, CSV, ecc.)
- costruire una knowledge base
- interrogare il modello solo su quei documenti
- ottenere risposte contestualizzate
- mantenere tutto in locale
Senza:
- scrivere codice
- configurare LangChain
- gestire manualmente vector DB
- collegare servizi esterni
Perché (il famoso) LM Studio non è un’alternativa diretta
LM Studio:
- è eccellente per inferenza locale
- ha una UI ottima
- è stabile e performante
Ma:
- non nasce come sistema RAG
- non gestisce knowledge base
- non gestisce retrieval automatico
- non è pensato per “talk to your data”
👉 Per questo il confronto diretto è fuorviante: servono tool di categoria diversa.
5. Esistono alternative a AnythingLLM?
Risposta onesta:
👉 Sì, ma con compromessi.
👉 No, se cerchi la stessa esperienza “tutto incluso”.
6. Le vere alternative open-source (RAG reale)
6.1 Inquisitive
Tipo: open-source, self-hosted
Livello: medio
- UI web
- caricamento documenti
- indicizzazione
- chat RAG
- supporto a modelli locali
✅ RAG reale
❌ progetto più piccolo
❌ meno rifinito di AnythingLLM
6.2 Langchain-Chatchat
Tipo: open-source
Livello: tecnico
- pipeline RAG completa
- supporto a LLM locali
- database vettoriale
- multi-documento
✅ molto potente
❌ richiede setup (Docker / CLI)
❌ non è “desktop app”
6.3 Kotaemon
Tipo: open-source
Livello: medio
- web UI
- gestione documenti
- retrieval semantico
- Q&A su knowledge base
✅ RAG funzionante
❌ progetto comunitario
❌ meno documentazione
6.4 Ollama + Flowise / LangChain (stack componibile)
Qui non parliamo di un tool unico, ma di uno stack.
- Ollama → LLM + embedding locali
- Chroma / FAISS → vector DB
- Flowise / LangChain → pipeline RAG
- UI custom o web
✅ totalmente offline
✅ massima flessibilità
❌ complessità elevata
❌ manutenzione a carico tuo
7. Perché AnythingLLM oggi è quasi un unicum
Il punto chiave è questo:
AnythingLLM non è solo un tool, è un prodotto.
Gli altri sono framework o progetti.
8. Tabella comparativa finale
| Tool | RAG reale | Offline | UI pronta | Complessità |
|---|---|---|---|---|
| AnythingLLM | ✅ | ✅ | ✅ | Bassa |
| Inquisitive | ✅ | ✅ | ✅ | Media |
| Kotaemon | ✅ | ✅ | ✅ | Media |
| Langchain-Chatchat | ✅ | ✅ | ❌ | Alta |
| Ollama + stack | ✅ | ✅ | ❌ | Molto alta |
| LM Studio | ❌ | ✅ | ✅ | Bassa |
9. Come iniziare passo-passo con AnythingLLM
Questa sezione descrive un percorso pratico per iniziare a usare AnythingLLM come AI personalizzata locale con knowledge base, senza API esterne e senza cloud.
Passo 1 – Installazione
- Scarica AnythingLLM per il tuo sistema operativo (Windows, macOS o Linux)
- Installa l’applicazione desktop
- Verifica che il sistema possa eseguire modelli locali (RAM sufficiente)
Passo 2 – Configurazione del modello locale
- Configura un backend LLM locale (es. tramite LocalAI o modelli GGUF)
- Seleziona il modello da usare per la chat
- Verifica che l’inferenza funzioni offline
Passo 3 – Creazione di una workspace
- Crea una nuova workspace in AnythingLLM
- Ogni workspace rappresenta una AI con una knowledge base separata
Passo 4 – Caricamento dei documenti
- Carica PDF, file di testo, Markdown, CSV o altri documenti
- I documenti vengono automaticamente ingestiti
- AnythingLLM gestisce chunking ed embedding
Passo 5 – Indicizzazione e RAG
- I documenti vengono trasformati in embedding
- Gli embedding vengono salvati in un database vettoriale locale
- La pipeline RAG è pronta all’uso
Passo 6 – Interrogazione della knowledge base
- Fai domande direttamente nella chat
- Il modello risponde usando solo i documenti caricati
- Nessun dato lascia la tua macchina
A questo punto hai una AI realmente personalizzata, offline, basata esclusivamente sulla tua conoscenza.
10. Conclusione
Creare una AI personalizzata in locale con knowledge base propria non è difficile, ma è facile scegliere lo strumento sbagliato.
La distinzione fondamentale è questa:
- Chat locale → LM Studio, GPT4All
- AI contestuale (RAG) → AnythingLLM, Inquisitive, stack RAG
Se l’obiettivo è:
- privacy
- controllo
- risposte basate sui propri documenti
- nessuna API esterna
👉 AnythingLLM oggi è il punto di riferimento,
👉 le alternative esistono, ma richiedono più competenze o accettazione di compromessi.
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