# AnythingLLM: belgeleriniz, modelleriniz, sunucunuz > Ekibiniz için AnythingLLM: belgelerinizle sohbet edin, ajanlar çalıştırın ve Ollama, LocalAI veya OpenAI uyumlu her modeli çok kullanıcılı hesaplarla bağlayın. Dosyaları ve web sitelerini ekibinizin sohbet edebileceği çalışma alanlarına dönüştürün, ajanlar ve MCP araçları ekleyin ve dil modelini çalışma alanı başına seçin: Ollama veya LocalAI üzerinden yerel bir model ya da barındırılan bir API. AnythingLLM’in çok kullanıcılı Docker sürümünü bir HyperDC sunucuda çalıştırın; uygulama seçeneği olarak hazır kurulu ya da rehberimizle. - Belgelerinizle sohbet eden çalışma alanları - Çok kullanıcılı hesaplar ve izinler - Araçlı ve MCP destekli ajanlar - 2 GB RAM ve 2 çekirdekli CPU ile çalışır Paketleri görün Sunucu boyutlarını karşılaştırın Yazılım yığını Node.js, React, Docker imajı\ Varsayılan port Yeni bir kurulumda parola yoktur: ona ulaşabilen herkes kullanabilir ve ayarlarını değiştirebilir; yayınlamadan önce koruyun. 3001\ Asgari AVX2’li 2 çekirdek CPU, 2 GB RAM, 5 GB disk\ Verileriniz Depolama klasöründe SQLite ve LanceDB\ Resmi belgeler docs.anythingllm.com Bağlandıkları - Ollama - LocalAI - OpenAI uyumlu API’ler - LanceDB - Ajanlar - MCP - Geliştirici API’si - Gömülebilir sohbet Bilgiler projenin resmi web sitesi, belgeleri ve kod deposundan alınmış, Ekim 2026’da kontrol edilmiştir. ## Paketler hazırlanıyor AnythingLLM için kullanıma hazır paketler hazırlıyoruz. Nasıl kullanacağınızı ve kaç kullanıcı beklediğinizi yazın; size uygun bir sunucuyla dönelim. Dilerseniz bugün bir Linux VPS ile başlayıp kurulumu rehberimizle yapabilirsiniz. [Satış ekibine yazın](https://hyperdc.com/tr/contact-us) [Talep açın](https://hyperdc.com/support/new-ticket) ## Hangi sunucu boyutu uygun? vCPU, bellek ve disk için başlangıç noktaları. Verileriniz ve kullanıcılarınız arttıkça sunucuyu büyütün. | Özellik | **Barındırılan modelli ekip** AnythingLLM bir API’yi çağırır | Önerilen **Çok sayıda belge** Daha büyük çalışma alanları ve daha çok kullanıcı | **Yerel modeller** İkinci sunucuda Ollama ile | | --- | --- | --- | --- | | vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri. | 2 | 4 | 2–4 | | BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek. | 2–4 GB | 8 GB | 4 GB | | DiskYüklenen belgeler, vektörler ve veritabanı. | 20 GB | 80 GB | 40 GB | | Model sunucusu | Barındırılan API | Barındırılan API | GPU sunucuda Ollama | | Sunucu türü | Linux VPS | VPS veya VDS | VPS + GPU sunucu | - ### Barındırılan modelli ekip AnythingLLM bir API’yi çağırır vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri. 2\ BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek. 2–4 GB\ DiskYüklenen belgeler, vektörler ve veritabanı. 20 GB\ Model sunucusu Barındırılan API\ Sunucu türü Linux VPS - Önerilen ### Çok sayıda belge Daha büyük çalışma alanları ve daha çok kullanıcı vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri. 4\ BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek. 8 GB\ DiskYüklenen belgeler, vektörler ve veritabanı. 80 GB\ Model sunucusu Barındırılan API\ Sunucu türü VPS veya VDS - ### Yerel modeller İkinci sunucuda Ollama ile vCPUSunucunun sanal işlemci çekirdekleri. 2–4\ BellekUygulama, veritabanı ve işletim sistemi için bellek. 4 GB\ DiskYüklenen belgeler, vektörler ve veritabanı. 40 GB\ Model sunucusu GPU sunucuda Ollama\ Sunucu türü VPS + GPU sunucu AnythingLLM’in belgelenmiş minimumu 2 GB RAM, AVX2’li 2 çekirdekli CPU ve 5 GB depolamadır. Belgeleri, AnythingLLM sunucusunda GPU yoksa yerel modelin GPU’lu başka bir makinede çalıştırılmasını önerir. Paketleri görün ## Belgelerle çalışmak için tasarlandı Her çalışma alanı kendi belgelerini, modelini ve ayarlarını tutar. ### Belgelerle sohbet PDF, Word dosyaları, web siteleri ve fazlasını ekleyin; AnythingLLM bunları yerleşik LanceDB vektör deposuna gömer ve kaynak göstererek yanıtlar. ### Çok kullanıcılı kip Docker sürümü ekibiniz için hesapları ve izinleri destekler; çok kullanıcılı kipe geçiş geri alınamaz. ### Ajanlar ve MCP Ajanların bir çalışma alanında gezinmesine, özetlemesine ve MCP sunucuları dahil araçları çağırmasına izin verin. ### Geliştirici API’si Çalışma alanlarını kurulumunuzda /api/docs adresinde belgelenen API üzerinden kendi uygulamalarınızdan kullanın. ### Verileriniz sizde kalır İstemler, dosyalar ve veritabanları paylaşımlı bir SaaS hesabı yerine kontrol ettiğiniz, seçtiğiniz lokasyondaki bir sunucuda kalır. ### Tam root erişimi Uygulamanın ihtiyaç duyduğu her şeyi kurun, her ayarı değiştirin ve yanında başka hizmetler çalıştırın. Hiçbir şey bir panelin arkasına kilitlenmez. ### Uygulama seçeneği veya adım adım rehber Sunucuyu uygulama seçeneğiyle kurulu olarak sipariş edin ya da rehberimizle temiz bir Linux sunucuya kendiniz kurun. ### Kullanıcılarınıza yakın ABD, Avrupa veya Asya’da bir veri merkezi seçin. Sipariş formu, bulunduğunuz yerden her lokasyona olan gecikmeyi tahmin eder. ## Siparişten ilk girişe Uygulamayı sunucunuza kurulu olarak sipariş edin ya da rehberimizle kendiniz kurun. [Rehberlerimize göz atın](https://hyperdc.com/tr/guides) 1. ### Sunucuyu seçin Yukarıdaki tablodan bir boyut ve uygulamayı kullanacak kişilere en yakın veri merkezini seçin. 2. ### AnythingLLM kurulumu Sipariş sırasında AnythingLLM uygulama seçeneğini işaretleyin ya da rehberimizle temiz bir Ubuntu veya Debian sunucuya kurun. 3. ### Alan adı yönlendirin, HTTPS’i açın Sunucu için app.example.com gibi bir DNS kaydı oluşturun ve uygulamanın önüne ücretsiz Let’s Encrypt sertifikalı bir ters vekil sunucu koyun. 4. ### Koruyun ve ekibinizi ekleyin Adresi paylaşmadan önce bir parola belirleyin veya çok kullanıcılı kipe geçin, ardından modelinizi ve gömücünüzü seçin. ## Adım adım kurulum rehberleri Uygulamayı güncel Ubuntu ve Debian sürümleri için yazılmış rehberlerimizle kurun, güvenceye alın ve güncelleyin. [Diğer rehberler](https://hyperdc.com/tr/guides/search?q=anythingllm) - Eğitimler [AnythingLLM Docker ile nasıl kurulur: HTTPS ve Ollama bağlantısı](https://hyperdc.com/tr/guides/tutorials/install-anythingllm) Resmi AnythingLLM Docker imajını kalıcı depolama ve kendi gizli anahtarlarınızla çalıştırın, internete açmadan önce çok kullanıcılı modu açın, Caddy ile HTTPS üzerinden yayınlayın ve Ollama'ya bağlayın. 30 dk Orta ## İlgili çözümler [Tüm çözümler](https://hyperdc.com/tr/solutions) ### Ollama Sunucu Özel, OpenAI uyumlu API’li açık LLM’ler [Ayrıntılar](https://hyperdc.com/tr/ollama-hosting) ### Open WebUI Sunucu Ekibiniz için ChatGPT benzeri özel sohbet [Ayrıntılar](https://hyperdc.com/tr/open-webui-hosting) ### Dify Sunucu Tek stüdyoda yapay zekâ uygulamaları, ajanlar, RAG ve akışlar [Ayrıntılar](https://hyperdc.com/tr/dify-hosting) ### LLM API Sunucu OpenAI API’si arkasında vLLM, llama.cpp ve LocalAI [Ayrıntılar](https://hyperdc.com/tr/llm-api-hosting) ### Yapay Zekâ ve LLM Sunucuları Sunucularınızda modeller, sohbet, ajanlar ve yapay zekâ uygulamaları [Ayrıntılar](https://hyperdc.com/tr/ai-hosting) ## Sıkça sorulan sorular Başka sorunuz mu var? Bize mesaj gönderin, ekibimiz e-posta ile yanıt versin. [Bize ulaşın](https://hyperdc.com/tr/contact-us) [Talep açın](https://hyperdc.com/support/new-ticket) ### AnythingLLM kurulumdan sonra korunuyor mu? Hayır. Yeni bir kurulumda kimlik doğrulama yoktur; ona ulaşabilen her şey onu kullanabilir ve ayarlarını değiştirebilir. Tek kullanıcı kipi için hemen bir parola belirleyin veya çok kullanıcılı kipe geçin ve yalnızca HTTPS üzerinden yayınlayın. ### AnythingLLM GPU ister mi? Hayır. AnythingLLM’in kendisi 2 GB RAM ve AVX2’li 2 çekirdekli CPU ile çalışır. Ağır kısım dil modelidir: AnythingLLM belgelerinin önerdiği gibi barındırılan bir API kullanın ya da Ollama veya LocalAI’ı ayrı bir GPU sunucuda çalıştırın. ### Masaüstü uygulaması mı sunucu mu? Masaüstü uygulaması tek bilgisayardaki tek kişi içindir. Sunucudaki Docker sürümü çok kullanıcılı hesapları ve izinleri ekler ve tüm ekibinizin erişimine açıktır; biz bunu barındırırız. ### Belgelerim nerede saklanır? Konteynere bağladığınız depolama klasöründe: SQLite veritabanı, LanceDB vektörleri, yüklenen dosyalar ve .env ayarları. Bu klasörü yedekleyin ve asla herkese yazılabilir yapmayın. ### Hangi modelleri kullanabilirim? Ollama, LocalAI veya herhangi bir genel OpenAI uyumlu uç nokta üzerinden yerel modeller ve barındırılan sağlayıcılar. Her çalışma alanı kendi modelini kullanabilir; hızlı ve doğru modelleri karıştırabilirsiniz. ### Sohbeti web siteme gömebilir miyim? Evet. AnythingLLM bir çalışma alanı için gömülebilir bir sohbet bileşeni oluşturabilir; ziyaretçiler seçtiğiniz belgeler hakkında soru sorar. Ziyaretçiler yanıtları görebileceğinden çalışma alanının içeriğini sınırlayın. ## Belgelerinizi işe koşun Uygulamayı, kaç kişinin kullanacağını ve nerede olduklarını yazın; size uygun bir sunucu önerelim. Paketleri görün [Satış ekibine yazın](https://hyperdc.com/tr/contact-us) --- Kaynak: \ Son güncelleme: 2026-10-09