Question and Answer based on Anything

什么是QAnything
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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

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：

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】。
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

更详细的评测结果详见Embedding模型指标汇总。

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

更详细的评测结果详见Reranker模型指标汇总

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

开始之前

在GitHub上加星，即可立即收到新版本的通知！

🏄 在线试用QAnything
📚 在线试用有道速读
🛠️ 想只使用BCEmbedding(embedding & rerank)
📖 常见问题

🚀 最近更新

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

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

下载安装

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

📖 QAnything_Startup_Usage
执行 bash ./run.sh -h 获取详细的LLM服务配置方法

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:5052/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:v1.2.1

# 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:v1.2.1

# 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

使用

跨语种：多篇英文论文问答

multi_paper_qa.mp4

信息抽取

information_extraction.mp4

文件大杂烩

various_files_qa.mp4

网页问答

web_qa.mp4

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

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

有任何公开的问题，欢迎提交 Github issues

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协议

QAnything 依照 Apache 2.0 协议开源。

Acknowledgements

BCEmbedding
Qwen
Triton Inference Server
vllm
FastChat
FasterTransformer
Langchain
Langchain-Chatchat
Milvus
PaddleOCR
Sanic

Files

README_zh.md

Latest commit

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