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一、QAnything介绍
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。
您的任何格式的本地文件都可以往里扔，即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。
目前已支持格式: PDF，Word(doc/docx)，PPT，Markdown，Eml，TXT，图片（jpg，png等），网页链接，更多格式，敬请期待...
二、特点
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数据安全，支持全程拔网线安装使用。
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支持跨语种问答，中英文问答随意切换，无所谓文件是什么语种。
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支持海量数据问答，两阶段向量排序，解决了大规模数据检索退化的问题，数据越多，效果越好。
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高性能生产级系统，可直接部署企业应用。
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易用性，无需繁琐的配置，一键安装部署，拿来就用。
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支持选择多知识库问答。
三、架构
3.1 为什么是两阶段检索?
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定增长，即数据越多，效果越好。
QAnything使用的检索组件BCEmbedding（https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding）有非常强悍的双语和跨语种能力，能消除语义检索里面的中英语言之间的差异，从而实现：
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强大的双语和跨语种语义表征能力【基于MTEB的语义表征评测指标】。
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基于LlamaIndex的RAG评测，表现SOTA【基于LlamaIndex的RAG评测指标】。
一阶段检索（embedding）
| 模型名称 | Retrieval | STS | PairClassification | Classification | Reranking | Clustering | 平均 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| bge-base-en-v1.5 | 37.14 | 55.06 | 75.45 | 59.73 | 43.05 | 37.74 | 47.20 |
| bge-base-zh-v1.5 | 47.60 | 63.72 | 77.40 | 63.38 | 54.85 | 32.56 | 53.60 |
| bge-large-en-v1.5 | 37.15 | 54.09 | 75.00 | 59.24 | 42.68 | 37.32 | 46.82 |
| bge-large-zh-v1.5 | 47.54 | 64.73 | 79.14 | 64.19 | 55.88 | 33.26 | 54.21 |
| jina-embeddings-v2-base-en | 31.58 | 54.28 | 74.84 | 58.42 | 41.16 | 34.67 | 44.29 |
| m3e-base | 46.29 | 63.93 | 71.84 | 64.08 | 52.38 | 37.84 | 53.54 |
| m3e-large | 34.85 | 59.74 | 67.69 | 60.07 | 48.99 | 31.62 | 46.78 |
| bce-embedding-base_v1 | 57.60 | 65.73 | 74.96 | 69.00 | 57.29 | 38.95 | 59.43 |
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更详细的评测结果详见Embedding模型指标汇总（https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding/blob/master/Docs/EvaluationSummary/embedding_eval_summary.md）。
二阶段检索（rerank）
| 模型名称 | Reranking | 平均 |
|---|---|---|
| bge-reranker-base | 57.78 | 57.78 |
| bge-reranker-large | 59.69 | 59.69 |
| bce-reranker-base_v1 | 60.06 | 60.06 |
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更详细的评测结果详见Reranker模型指标汇总（https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding/blob/master/Docs/EvaluationSummary/reranker_eval_summary.md）
3.2 基于LlamaIndex的RAG评测（embedding and rerank）
NOTE:
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在WithoutReranker列中，我们的bce-embedding-base_v1模型优于所有其他embedding模型。
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在固定embedding模型的情况下，我们的bce-reranker-base_v1模型达到了最佳表现。
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bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合是SOTA。
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如果想单独使用embedding和rerank请参阅：BCEmbedding
3.3 LLM
开源版本QAnything的大模型基于通义千问，并在大量专业问答数据集上进行微调；在千问的基础上大大加强了问答的能力。如果需要商用请遵循千问的license，具体请参阅：通义千问（https://github.com/QwenLM/Qwen）
四、开始
👉 在线试用QAnything：https://qanything.ai/
4.1 必要条件
| 必要项 | 最低要求 | 备注 |
|---|---|---|
| NVIDIA GPU Memory | >= 16GB | 推荐NVIDIA 3090 |
| NVIDIA Driver 版本 | >= 525.105.17 | |
| CUDA 版本 | >= 12.0 | |
| docker compose 版本 | >=1.27.4 | docker compose 安装教程 |
4.2 下载安装
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step1: 下载本项目
git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.git-
step2: 下载模型并解压到本项目根目录下
cd QAnythinggit lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/netease-youdao/qanything_models.gitunzip qanything_models/models.zip # in root directory of the current project
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step3：更改配置
vim front_end/.env # change 10.55.163.92 to your hostvim docker-compose.yaml # change CUDA_VISIBLE_DEVICES to your gpu device id
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step4: 启动服务
docker-compose up -d安装成功后，即可在浏览器输入以下地址进行体验。
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前端地址: http://{your_host}:5052/qanything
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api地址: http://{your_host}:5052/api/
详细API文档请移步QAnything API 文档(https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master/docs/API.md)
参考文献：
[1] https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master/README_zh.md