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Question and Answer based on Anything

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🚀 重要更新

重要的事情说三遍！

2024-05-17:最新的安装和使用文档

2024-05-17:最新的安装和使用文档

2024-05-17:最新的安装和使用文档

商务问题联系方式：

010-82558901

什么是QAnything？

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(pdf)，Word(docx)，PPT(pptx)，XLS(xlsx)，Markdown(md)，电子邮件(eml)，TXT(txt)，图片(jpg，jpeg，png)，CSV(csv)，网页链接(html)**，更多格式，敬请期待…

特点

  • 数据安全，支持全程拔网线安装使用。
  • 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。
  • 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。
  • 高性能生产级系统，可直接部署企业应用。
  • 易用性，无需繁琐的配置，一键安装部署，拿来就用。
  • 支持选择多知识库问答。

架构

qanything_system

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。

two stage retrievaal

QAnything使用的检索组件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：

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

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

基于LlamaIndex的RAG评测（embedding and rerank）

NOTE:

  • 在WithoutReranker列中，我们的bce-embedding-base_v1模型优于所有其他embedding模型。
  • 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。
  • bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合是SOTA。
  • 如果想单独使用embedding和rerank请参阅：BCEmbedding

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

🚀 最近更新

  • 2024-05-20: 支持与OpenAI API兼容的其他LLM服务，并提供优化后的PDF解析器。 - 详见👉 v1.4.1
  • 2024-04-26: 支持联网检索、FAQ、自定义BOT、文件溯源等。 - 详见👉 v1.4.0
  • 2024-04-03: 支持在纯Python环境中安装；支持混合检索。 - 详见👉 v1.3.0
  • 2024-01-29: 支持自定义大模型，包括OpenAI API和其他开源大模型，GPU需求最低降至GTX 1050Ti，极大提升部署，调试等方面的用户体验 - 详见👉 v1.2.0
  • 2024-01-23: 默认开启rerank，修复在windows上启动时存在的各类问题 - 详见👉 v1.1.1
  • 2024-01-18: 支持一键启动，支持windows部署，提升pdf，xlsx，html解析效果 - 详见👉 v1.1.0

开始之前

在GitHub上加星，即可立即收到新版本的通知！ star_us

开始

安装方式

我们提供两种版本： python版本和docker版本 python版本适合快速体验新功能，docker版本适合二次开发并用于实际生产环境，且新功能暂缓支持

不同安装方式对应的特性如下表:

特性 python版本 docker版本 说明
详细安装文档 ✅ 详情 ✅ 详情
API支持 ✅ 详情 ✅ 详情
生产环境（小型生产环境） ❌ ✅
断网安装（私有化部署） ❌ ✅ 详情
支持多并发 ❌ ✅ 详情 python在使用API而非本地大模型时可手动设置：详情
支持多卡推理 ❌ ✅ 详情
支持Mac（M系列芯片） ✅ ❌ 目前在mac下运行本地LLM依赖llamacpp，问答速度较慢（最长数分钟），建议使用Openai-API的方式调用模型服务
支持Linux ✅ ✅ python版本Linux下默认使用onnxruntime-gpu，glibc<2.28时自动切换为onnxruntime
支持windows WSL ✅ ✅
支持纯CPU环境 ✅ 详情 ❌
支持混合检索（BM25+embedding） ❌ ✅
支持联网检索（需外网VPN） ✅ 详情 ❌ docker版本计划中
支持FAQ问答 ✅ 详情 ❌ docker版本计划中
支持自定义机器人（可绑定知识库，可分享） ✅ 详情 ❌ docker版本计划中
支持文件溯源（数据来源可直接点击打开） ✅ 详情 ❌ docker版本计划中
支持问答日志检索（暂只支持通过API调用） ✅ 详情 ❌ docker版本计划中
支持解析语音文件（依赖faster_whisper，解析速度慢） ✅ ❌ docker版本计划中，上传文件时可支持mp3，wav格式文件
支持OpenCloudOS ✅详情 ❌
支持与OpenAI接口兼容的其他开源大模型服务(包括ollama) ✅ 详情 ✅ 详情 需手动修改api_key，base_url，model等参数
pdf（包含表格）解析效果+++ ✅ 详情:需手动开启 ❌
用户自定义配置（实验性：提升速度） ✅ 详情:需手动开启 ❌
其他文件类型解析效果+++ ❌ ❌ 预计下个版本发布（15d）

纯python环境安装

不想用docker环境安装的，我们提供了纯Python版本安装教程，纯python环境的安装仅作为demo体验，不建议生产环境部署。

  • 支持纯CPU安装运行(检索部分跑在CPU上，大模型调用在线API)
  • 支持Mac安装运行

docker环境安装

必要条件

For Linux

System Required item Minimum Requirement Note
Linux NVIDIA GPU Memory >= 4GB (use OpenAI API) 最低: GTX 1050Ti（use OpenAI API）
推荐: RTX 3090
NVIDIA Driver Version >= 525.105.17
Docker version >= 20.10.5 Docker install
docker compose version >= 2.23.3 docker compose install
git-lfs git-lfs install

For Windows with WSL Ubuntu子系统

System Required item Minimum Requirement Note
Windows with WSL Ubuntu子系统 NVIDIA GPU Memory >= 4GB (use OpenAI API) 最低: GTX 1050Ti（use OpenAI API）
推荐: RTX 3090
GEFORCE EXPERIENCE >= 546.33 GEFORCE EXPERIENCE download
Docker Desktop >= 4.26.1（131620） Docker Desktop for Windows
git-lfs git-lfs install

docker版本详细安装步骤，请点击此处

step1: 下载本项目

git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.git

step2: 进入项目根目录执行启动脚本

cd QAnything
bash run.sh  # 默认在0号GPU上启动
（注意）如果自动下载失败，您可以从以下三个地址之一手动下载模型。

modelscope: https://modelscope.cn/models/netease-youdao/QAnything

wisemodel: https://wisemodel.cn/models/Netease_Youdao/qanything

huggingfase: https://huggingface.co/netease-youdao/QAnything

（可选）指定单GPU启动 
cd QAnything
bash ./run.sh -c local -i 0 -b default # 指定0号GPU启动 GPU编号从0开始 windows机器一般只有一张卡，所以只能指定0号GPU
（可选）指定单GPU启动 - 推荐 Windows10/Windows11 WSL2 用户使用此方式运行 QAnything 
# 注意: Windows系统请先进入**WSL2**环境
# Step 1. 下载开源 LLM 模型 (e.g., Qwen-7B-QAnything) 并保存在路径 "/path/to/QAnything/assets/custom_models"
# (可选) 从 ModelScope 下载 Qwen-7B-QAnything: https://www.modelscope.cn/models/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything
# (可选) 从 Huggingface 下载 Qwen-7B-QAnything: https://huggingface.co/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything
cd QAnything/assets/custom_models
git clone https://huggingface.co/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything

# Step 2. 执行启动命令，其中"-b hf"表示指定使用 Huggingface transformers 后端运行 LLM.
cd ../../
bash ./run.sh -c local -i 0 -b hf -m Qwen-7B-QAnything -t qwen-7b-qanything
（可选）指定单GPU启动 - 推荐 GPU Compute Capability >= 8.6 && VRAM >= 24GB 使用此方式运行 QAnything 
# 查看 GPU 算力 GPU Compute Capability: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
# Step 1. 下载开源 LLM 模型 (e.g., Qwen-7B-QAnything) 并保存在路径 "/path/to/QAnything/assets/custom_models"
# (可选) 从 ModelScope 下载 Qwen-7B-QAnything: https://www.modelscope.cn/models/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything
# (可选) 从 Huggingface 下载 Qwen-7B-QAnything: https://huggingface.co/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything
cd QAnything/assets/custom_models
git clone https://huggingface.co/netease-youdao/Qwen-7B-QAnything

# Step 2. 执行启动命令，其中"-b vllm"表示指定使用 vllm 后端运行 LLM.
cd ../../
bash ./run.sh -c local -i 0 -b vllm -m Qwen-7B-QAnything -t qwen-7b-qanything -p 1 -r 0.85
（可选）指定多GPU启动 
cd QAnything
bash ./run.sh -c local -i 0,1 -b default  # 指定0,1号GPU启动，请确认有多张GPU可用，最多支持两张卡启动

step3: 开始体验

前端页面

运行成功后，即可在浏览器输入以下地址进行体验。

  • 前端地址: http://your_host:8777/qanything/

API

如果想要访问API接口，请参考下面的地址:

  • API address: http://your_host:8777/api/
  • For detailed API documentation, please refer to QAnything API 文档

DEBUG

如果想要查看相关日志，请查看QAnything/logs/debug_logs目录下的日志文件。

  • debug.log
    • 用户请求处理日志
  • sanic_api.log
    • 后端服务运行日志
  • llm_embed_rerank_tritonserver.log（单卡部署）
    • LLM embedding和rerank tritonserver服务启动日志
  • llm_tritonserver.log（多卡部署）
    • LLM tritonserver服务启动日志
  • embed_rerank_tritonserver.log（多卡部署或使用openai接口）
    • embedding和rerank tritonserver服务启动日志
  • rerank_server.log
    • rerank服务运行日志
  • ocr_server.log
    • OCR服务运行日志
  • npm_server.log
    • 前端服务运行日志
  • llm_server_entrypoint.log
    • LLM中转服务运行日志
  • fastchat_logs/*.log
    • FastChat服务运行日志

关闭服务

bash close.sh

断网安装

windows断网安装

如果您想要断网安装QAnything，您可以使用以下命令启动服务。

# 先在联网机器上下载docker镜像
docker pull quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
docker pull minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
docker pull milvusdb/milvus:v2.3.4
docker pull mysql:latest
docker pull freeren/qanything-win:v1.2.x  # 从 [https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master/docker-compose-windows.yaml#L103] 中获取最新镜像版本号。

# 打包镜像
docker save quay.io/coreos/etcd:v3.5.5 minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z milvusdb/milvus:v2.3.4 mysql:latest freeren/qanything-win:v1.2.1 -o qanything_offline.tar

# 下载QAnything代码
wget https://github.com/netease-youdao/QAnything/archive/refs/heads/master.zip

# 把镜像qanything_offline.tar和代码QAnything-master.zip拷贝到断网机器上
cp QAnything-master.zip qanything_offline.tar /path/to/your/offline/machine

# 在断网机器上加载镜像
docker load -i qanything_offline.tar

# 解压代码，运行
unzip QAnything-master.zip
cd QAnything-master
bash run.sh

Linux断网安装

如果您想要断网安装QAnything，您可以使用以下命令启动服务。

# 先在联网机器上下载docker镜像
docker pull quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
docker pull minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
docker pull milvusdb/milvus:v2.3.4
docker pull mysql:latest
docker pull freeren/qanything:v1.2.x  # 从 [https://github.com/netease-youdao/qanything/blob/master/docker-compose-linux.yaml#L104] 中获取最新镜像版本号。

# 打包镜像
docker save quay.io/coreos/etcd:v3.5.5 minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z milvusdb/milvus:v2.3.4 mysql:latest freeren/qanything:v1.2.1 -o qanything_offline.tar

# 下载QAnything代码
wget https://github.com/netease-youdao/QAnything/archive/refs/heads/master.zip

# 把镜像qanything_offline.tar和代码QAnything-master.zip拷贝到断网机器上
cp QAnything-master.zip qanything_offline.tar /path/to/your/offline/machine

# 在断网机器上加载镜像
docker load -i qanything_offline.tar

# 解压代码，运行
unzip QAnything-master.zip
cd QAnything-master
bash run.sh

常见问题

常见问题

使用

跨语种：多篇英文论文问答

信息抽取

文件大杂烩

网页问答

接入API

如果需要接入API，请参阅QAnything API 文档

贡献代码

我们感谢您对贡献到我们项目的兴趣。无论您是修复错误、改进现有功能还是添加全新内容，我们都欢迎您的贡献！

感谢以下所有贡献者

🛣️ 路线图 & 反馈

🔎 想了解QAnything的未来规划和进展，请看这里： QAnything Roadmap

🤬 想要给QAnything提交反馈，请看这里(可以给每个功能需求投票哦): QAnything Feedbak

交流 & 支持

Discord

欢迎加入QAnything Discord 社区！

微信

欢迎关注微信公众号，获取最新QAnything信息

欢迎扫码进入QAnything交流群

邮箱

如果你需要私信我们团队，请通过下面的邮箱联系我们：

qanything@rd.netease.com

GitHub issues & discussions

有任何公开的问题，欢迎提交issues，或者在discussions区讨论

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协议

QAnything 依照 Apache 2.0 协议开源。

Acknowledgements

关于
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