2026-07-01

AnythingLLM Enterprise: Knowledge Base con RAG validado

AnythingLLM se despliega como Knowledge Base enterprise con 1304 vectores en 7 workspaces, embedder multilingual e5-small y validación RAG E2E al 100%.

De memoria documental a knowledge base enterprise

AnythingLLM comenzó como un experimento de memoria documental para AI-LAB. Tras varias fases de evolución, ahora es una Knowledge Base enterprise con RAG validado al 100%, capaz de responder preguntas sobre arquitectura, operaciones, runbooks, marketplace y governance con precisión verificable.

Arquitectura

Documentos canónicos (84 fuentes)
  → AnythingLLM Workspace Manager
    → Embedder: multilingual-e5-small (Q8_0, 384-dim)
      → Qdrant (1304 vectores)
        → RAG query → LM Studio → respuesta con contexto

Workspaces activos

7 workspaces especializados, cada uno con documentos, system prompt y configuración específica:

Workspace	Docs	Propósito
ai-lab-core-runtime	12	Documentación del runtime principal
ai-lab-architecture-governance	10	Arquitectura + governance
ai-lab-operations-runbooks	8	Runbooks operativos
ai-lab-marketplace-docs	7	Documentación del marketplace
ai-lab-enterprise-hermes	5	Hermes Enterprise Core
ai-lab-evidence-reports	53	Reportes de evidencia
ai-lab-stack-2026	8	Stack tecnológico 2026

Configuración

Chunk size: 800 tokens
Chunk overlap: 100 tokens
Embedder: text-embedding-multilingual-e5-small (Q8_0, 384 dimensiones)
Similarity threshold: 0.40 (por defecto en AnythingLLM)
Top N: 4 documentos por consulta

Validación

RAG E2E validation: 100% PASS. Cada workspace responde correctamente con el contexto de sus documentos canónicos, sin alucinaciones ni fugas entre workspaces.

Baseline congelada

La configuración actual está congelada en el checkpoint CP-ANYTHINGLLM-ENTERPRISE-04-COMPLETE. Cualquier cambio futuro requerirá re-validación completa.

Documentación completa en docs/architecture/anythingllm-enterprise/.