> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.acedata.cloud/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Usando o Ace Data Cloud no AnythingLLM

> Platform API guide - Ace Data Cloud

[AnythingLLM](https://anythingllm.com/) é um cliente de código aberto posicionado como “documentos → ChatGPT privado”, cujo conceito central é o **Workspace** — cada Workspace é um conjunto de documentos, um conjunto de usuários e um conjunto de ferramentas de Agent, isolados de forma independente. Ele é projetado especialmente para conversas com documentos e oferece versões de App para desktop e Docker. Em **LLM Provider**, ele inclui a opção [OpenAI (Generic)](https://docs.anythingllm.com/setup/llm-configuration/cloud/openai-generic), na qual é possível preencher uma Base URL personalizada, permitindo direcionar diretamente o modelo de conversa para o Ace Data Cloud. Este artigo apresenta o processo de configuração.

## Processo de solicitação

Para integrar o Ace Data Cloud ao AnythingLLM, primeiro acesse o [console do Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications), obtenha o seu API Token e guarde-o para uso posterior.

![Obter Ace Data Cloud API Key](https://cdn.acedata.cloud/dvc3cg.jpg)

Se você ainda não estiver conectado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando você a se registrar e entrar; após o login ou registro, você retornará automaticamente à página atual.

Na primeira solicitação, haverá créditos gratuitos oferecidos, permitindo experimentar gratuitamente os serviços de modelos do Ace Data Cloud.

## Baixar o AnythingLLM

Para uso pessoal, você pode baixar a [versão para desktop](https://anythingllm.com/download); o banco de vetores (LanceDB) é executado localmente, a busca em documentos é totalmente offline e só há conexão com a internet ao chamar o modelo. Para cenários de equipes com múltiplos usuários, use a [implantação com Docker](https://docs.anythingllm.com/installation-docker/overview).

## Configurar o modelo de conversa

Inicie o AnythingLLM, entre em **Settings → LLM Preference**, e escolha **OpenAI (Generic)** como Provider (não escolha o OpenAI comum, pois ele aponta fixamente para `api.openai.com` e não possui Base URL personalizada). Consulte a documentação oficial em [OpenAI (Generic) LLM Provider](https://docs.anythingllm.com/setup/llm-configuration/cloud/openai-generic).

| Campo | Valor | Descrição |
| - | - | - |
| Base URL | `https://api.acedata.cloud/v1` | **Deve terminar com `/v1`** |
| API Key | seu Token do Ace Data Cloud | Token copiado do console |
| Selected Model | ID do modelo atual | Priorize a lista carregada automaticamente de `/models`; se não retornar, consulte conforme o método acima e preencha manualmente |
| Model context window | Preencha conforme o modelo selecionado | Leia o limite de contexto no catálogo do modelo atual, não copie os valores de outros modelos |

![Interface de configuração do Generic OpenAI no AnythingLLM](https://cdn.acedata.cloud/a155f5476de7.png)

> As capacidades do modelo e o limite de contexto devem seguir o catálogo do modelo atual.

Observe as regras de caminho da Base URL:

| Base URL | Solicitação real | Resultado |
| - | - | - |
| `https://api.acedata.cloud/v1` | `https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions` | Correto |
| `https://api.acedata.cloud/openai` | `https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions` | Também pode ser usado |
| `https://api.acedata.cloud/openai/v1` | `https://api.acedata.cloud/openai/v1/chat/completions` | 404 (não há `/v1` sob `/openai`) |
| `https://api.acedata.cloud` | `https://api.acedata.cloud/chat/completions` | 404 (falta `/v1`) |

## Configurar o modelo de Embedding

O núcleo do AnythingLLM é o RAG, que requer um modelo de embeddings para vetorizar os documentos. Suas **Embedding Preference** e LLM Preference são dois conjuntos de configurações independentes — consulte a [visão geral da configuração do Embedder](https://docs.anythingllm.com/setup/embedder-configuration/overview). O **AnythingLLM Embedder (Built-in / Native)** integrado é executado diretamente localmente, funciona pronto para uso e sem configuração, sendo a escolha padrão e recomendada:

Entre em **Settings → Embedding Preference**, mantenha o Provider padrão como **AnythingLLM Embedder**; não é necessário preencher nenhuma chave. Ele concluirá a vetorização dos documentos localmente, e tanto o texto original quanto os vetores serão armazenados no LanceDB local, sem envio para a nuvem.

> As opções de Embedder do AnythingLLM (nuvem: OpenAI / Azure OpenAI / Cohere; local: Built-in, LM Studio, [LocalAI](https://docs.anythingllm.com/setup/embedder-configuration/local/localai), Ollama) são integradas de acordo com seus próprios formatos fixos. Entre elas, os embeddings OpenAI na nuvem apontam fixamente para `api.openai.com` e não suportam Base URL personalizada; se desejar usar um endpoint personalizado, você pode usar o Embedder **Generic OpenAI** (que também possui o campo Base URL e pode apontar para o `text-embedding-3-large` do Ace Data Cloud) ou o Embedder local **LocalAI**. Neste artigo, o modelo de conversa usa o Ace Data Cloud, enquanto os embeddings usam o Embedder local integrado do AnythingLLM; os dois não afetam um ao outro.

## Selecionar um modelo

O catálogo de modelos será atualizado continuamente. Priorize a lista de modelos carregada automaticamente pelo cliente; quando for necessário preencher manualmente, primeiro faça uma solicitação `GET https://api.acedata.cloud/v1/models` para obter o ID do modelo atual e, em seguida, escolha de acordo com as capacidades de contexto, imagens e chamada de ferramentas suportadas pelo cliente.

## Verificar a integração

Se não tiver certeza se o problema está no AnythingLLM ou na rede, você pode primeiro usar curl para verificar diretamente o endpoint (substitua `{token}` pelo seu Token):

```bash theme={null}
curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions' \
  -H 'Authorization: Bearer {token}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "MODEL_ID",
    "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
  }'
```

O retorno de um objeto `chat.completion` compatível com OpenAI indica que tanto o Token quanto o endpoint estão prontos; se retornar `HTTP 403 used_up`, isso indica que o Token é válido, mas o saldo é insuficiente. Basta recarregar no [console](https://platform.acedata.cloud/console/applications).

## Avançado: Workspace e conversa com documentos

Após criar um novo Workspace, envie documentos como PDF / Word / Markdown; o AnythingLLM os dividirá por parágrafos, gerará vetores usando o Embedder local e os armazenará no LanceDB local. Durante a conversa, ele primeiro recuperará os trechos relevantes e, em seguida, enviará os trechos junto com sua pergunta para o modelo de conversa (ou seja, o Ace Data Cloud) responder, marcando as fontes citadas abaixo da resposta. No topo de cada Workspace, é possível alternar entre os modos **Query** (responde apenas com base nos documentos) e **Chat** (combina conhecimento geral); para cenários rigorosos, recomenda-se usar o modo Query para evitar alucinações. Em implantações Docker, é possível usar variáveis de ambiente como `GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH`, `GENERIC_OPEN_AI_API_KEY` e `GENERIC_OPEN_AI_MODEL_PREF` para predefinir a mesma integração do modelo de conversa e ativar o modo multiusuário.

## Perguntas frequentes

### Exibe 404 / connection fail

Normalmente, a Base URL foi definida como `.../openai/v1` ou está faltando `/v1`. Altere para `https://api.acedata.cloud/v1`.

### Não é possível conversar após enviar documentos

Confirme que um Embedder disponível foi selecionado em **Settings → Embedding Preference** (o AnythingLLM Embedder padrão pode ser executado localmente, sem configuração adicional) e envie os documentos novamente para gerar os vetores.

### Exibe 401 Unauthorized

Por favor, confirme que o Token do Ace Data Cloud está colado na API Key (sem o prefixo `Bearer` e sem espaços extras) e que o saldo do aplicativo ao qual ele pertence é suficiente.

### Os documentos locais serão enviados para a nuvem?

Não. O texto original dos documentos é armazenado no LanceDB localmente; apenas os trechos encontrados na pesquisa e sua pergunta serão enviados ao modelo.

## Saiba mais

* [Site oficial do AnythingLLM](https://anythingllm.com/) ｜ [AnythingLLM GitHub](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm) ｜ [Documentação de implantação com Docker](https://docs.anythingllm.com/installation-docker/overview)
* [Documentação do provedor LLM OpenAI (Genérico) do AnythingLLM](https://docs.anythingllm.com/setup/llm-configuration/cloud/openai-generic)
* [Visão geral da configuração do Embedder do AnythingLLM](https://docs.anythingllm.com/setup/embedder-configuration/overview)
* [Documentação da API OpenAI Chat Completions do Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/documents/openai-chat-completions)
* [Lista de serviços do Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/documents)
* [Console do Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console)


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.