QAnything：网易开源本地知识库问答系统
今天先容一个基于本地知识库的问答系统 QAnything，有网易开源，同时也提供 SaaS 在线服务，有一定免费额度。特点是界面友好，简单易用，知识库管理和问答之外，也提供了 Agent、速读、AI写手等本领。文章重要内容：
[*] • QAnything概述
[*] • 架构和特点
[*] • 开源和商业利用
[*] • 用户界面及功能示例
[*] • 本地安装
[*] • SaaS 服务价格
[*] • 相关工具保举
QAnything概述
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什么是QAnything？
Question and Answer based on Anything（QAnything） 是一个本地知识库问答系统，旨在支持各种文件格式和数据库，答应离线安装和利用。用户只需将任何本地存储的任何格式的文件拖放到系统中，即可得到准确、快速和可靠的答案。
目前支持的格式包括（其实我们一般也不关心这块，支持常见的PDF\Word\文本即可，其他格式RAG效果也不好，不兼容的轻微转换下格式即可）：
[*] • PDF（pdf）
[*] • Word（docx）
[*] • PPT（pptx）
[*] • Markdown（md）
[*] • Eml（eml）
[*] • TXT（txt）
[*] • XLS（xlsx）
[*] • CSV（csv）
[*] • 图像（jpg，jpeg，png）
[*] • 网页链接（html）
重要特点：
[*] • 数据安全，支持在整个过程中插拔网线的安装和利用。
[*] • 跨语言问答支持，可以自由切换中英文问答，不受文档语言的限制。
[*] • 支持海量数据问答，两阶段向量排序，办理了大规模数据检索的性能下降问题；数据量越大，性能越好。
[*] • 支持雷同Kimi的快速开始模式，无文件谈天模式，仅检索模式，自界说Bot模式。
架构
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为什么利用两阶段检索
知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索， 随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图中绿线所示， 二阶段rerank重排后能实现准确率稳固增长，即数据越多，效果越好。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c7eba69e4bc06d36f19af04f04b810d5.png
开源和生产利用
QAnything的开源版本基于QwenLM，已在大量专业问答数据集上举行了优化。它极大地增强了问答本领。如果需要用于商业目的， 请遵循QwenLM的允许协议。用户在Linux系统上利用QAnything时， 需要满足一定的先决条件，如NVIDIA GPU内存>= 4GB等。
友好的用户界面
QAnything的用户界面计划友好且易于利用，无需繁琐的配置。用户可以轻松选择多个知识库举行问答，满足不同需求。
我下面利用 SaaS 版本做展示，大家有爱好的可以本地摆设。
知识库问答
登录之后界面非常轻巧，不需要文档都可以直接利用：
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填入知识库名称，点击「新建」，拖入本地知识库的文档（可以是PDF、Docx等），然后点击确定即可。
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我这里上传了一个色彩计划的文档，然后快速举行提问，回答速率和效果都不错，末尾还会给出数据来源。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e46019da18b1dda42218faf18e1dff5f.png
再问一个其他问题：
简单的利用和设置由于利用简单，我们可以的设置项也非常有限，只有戋戋几个设置项：
[*] • 大模型的选择
[*] • 回复上限（默认是 512 Token，最多 1024 Token）
[*] • 是否利用混合检索
Agent
别的 QAnything 也提供了一个自界说 Agent 的功能，可以快速创建自己的知识库问答系统。
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Agent 就是你给他设置一个脚色，也就是我们常常提到的 System Prompt。系统提示语 我们一般设置如下内容：
[*] • 脚色界说，好比：你是一个聪明的研究助理。
[*] • 使命的描述。好比：请回答用户关于产物的常见问题。
[*] • 上下文信息。好比：用户正在查找有关2024年新产物的信息。
[*] • 语言风格和语气。好比：利用专业术语，保持正式语气。
[*] • 回答示例或格式。你渴望呆板人能够回答的内容格式，这里可以利用少样本提示，或者直接指定格式。
[*] • 限制和注意事项。告诉呆板人哪些能说，哪些不能说。
然后选择知识库（可以选择多个）：
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/47ee3c7ee3997b17408024cb5123e0ce.png
值得一提的是：除了常规的直接利用 Agent 对话，QAnything 还提供了发布功能，
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/313411c99e774a06123697b7fd1f5588.png
可以快速嵌入到网页中，好比我们把这个色彩计划的呆板人放到知识图谱中：
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f1c3fdd2f083b4234fc8d8aa09616e54.png
我只是做一个示例，一般来说我们嵌入到文档相关的网页中更为合适， 或者为每个知识图谱定制一个专属知识库和 Agent，这样的话才让知识文档更有实际意义。
关于知识库图谱和知识库大部分时候，我们构建知识图谱更偏向于从知识库中提取信息，这样的场景适合你有了知识库的场景，这种方式更适合问答系统。同时也可以把图谱的本领嵌入到原有的很多系统中。别的一种图谱的构建方式是，专有的更偏向布局化的数据，好比我上面截图展示的知识图谱，他没有很多的文本数据， 所以也不太适合这种基于RAG的数据问答。更适合基于图的数据问答
速读
速读功能我以为比力鸡肋，就是上传文件帮你总结，实验下来比起 Kimi 等大模型来说效果差了不少。
先上传文件，系统会举行剖析，剖析的速读说真话有点儿慢（和其他大模型文档解读相比）。
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剖析完成，就会左边原文，右边速读 的情势来呈现。鼠标放在原文或速读上可以检察对应的信息。
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AI 写手
QAnything 也提供了一个 AI 写手的功能，可以让用户通过 QAnything 来写文章。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d03dd77edde40e9eb7182dee80f1597d.png
利用起来也很简单，重要提供了下面本领：
[*] • 写文章时可以绑定知识库
[*] • 可以手写大纲，也可以指定大纲
如果是自动天生大纲，可以对天生的大纲举行调整：
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然后就可以点击天生文章了：
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/e0a04616d22b028327aaa4a3aa9cf06d.png
利用下来，如果是知识库内容很多，下过会好一点。如果知识库内容不多，会天生超等多的重复内容。
安装和摆设
安装QAnything系统需要一些基本的Linux系统下令。首先，需要安装NVIDIA驱动，可以通过以下下令来检查驱动版本：
nvidia-smi | grep Version
接着，安装Docker，通过以下下令来检查Docker版本：
docker --version
安装Docker Composer，检查 Docker Composer版本：
docker-compose --version
最后，安装必要的Linux系统下令，可以通过以下下令完成：
sudo apt-get update sudo apt-get install git-lfs unzip jq bc
在完成以上步调后，用户可以拉取QAnything代码库并运行服务器。具体利用如下：
git clone it@gitlab.corp.youdao.com:ai/qanything.git cd QAnything bash run.sh # 用默认参数启动服务
用户可以通过以上步调举行一键安装和摆设QAnything系统，并举行服务参数设置。
系统要求
QAnything系统的运行需要符合一定的系统要求。对于Linux系统，需要满足以下最低配置：
[*] • 利用系统：Linux amd64
[*] • NVIDIA显卡内存：至少4GB（利用OpenAI API）
[*] • NVIDIA驱动版本：不低于525.105.17
[*] • Docker版本：不低于20.10.5
[*] • Docker Compose版本：不低于2.23.3
用户可以通过以下步调来安装必要的组件：
[*]1. 安装NVIDIA驱动：
[*]• 运行下令nvidia-smi | grep Version
来检查驱动版本
[*]1. 安装Docker：
[*]• 运行下令docker --version
来检查Docker版本
[*]1. 安装Docker Compose：
[*]• 运行下令docker-compose --version
来检查Docker Compose版本
SaaS 服务
最后看一下 SaaS 服务，如果自用和拿来测试的话，可以直接用一下免费的云服务：
[*] • 支持两百万的训练语料库
[*] • 500万的赠送积分
[*] • 知识库 30 天不用的话会被自动清除
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最后
再回顾一下 QAnything 的优势，界面轻巧、用户友好，提供了专门的微调模型，但是支持的模型和配置扩展本领比力少， 属于开箱即用，不需要也不太容易折腾的工具。
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