QAnything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
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…
-
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
1.两阶段检索优势
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。
BCEmbedding是由网易有道开发的中英双语和跨语种语义表征算法模型库，其中包含 EmbeddingModel和 RerankerModel两类基础模型。EmbeddingModel专门用于生成语义向量，在语义搜索和问答中起着关键作用，而 RerankerModel擅长优化语义搜索结果和语义相关顺序精排。
BCEmbedding作为有道的检索增强生成式应用（RAG）的基石，特别是在QAnything [github]中发挥着重要作用。QAnything作为一个网易有道开源项目，在有道许多产品中有很好的应用实践，比如有道速读和有道翻译。
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】。
- 双语和跨语种优势
- 现有的单个语义表征模型在双语和跨语种场景中常常表现不佳，特别是在中文、英文及其跨语种任务中。BCEmbedding充分利用有道翻译引擎的优势，实现只需一个模型就可以在单语、双语和跨语种场景中表现出卓越的性能。
EmbeddingModel支持中文和英文（之后会支持更多语种）；RerankerModel支持中文，英文，日文和韩文。
1.1 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。
1.2二阶段检索（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
- Reranker Evaluation Results
-
Language:
en-
Task Type: Reranking
Model AskUbuntuDupQuestions MindSmallReranking SciDocsRR StackOverflowDupQuestions AVG bge-reranker-base 54.70 28.48 67.09 37.55 46.96 bge-reranker-large 58.73 28.84 71.30 39.04 49.48 bce-reranker-base_v1 56.54 30.73 75.79 42.88 51.48 -
Summary on
enModel Reranking AVG bge-reranker-base 46.96 46.96 bge-reranker-large 49.48 49.48 bce-reranker-base_v1 51.48 51.48
-
-
Language:
zh-
Task Type: Reranking
Model T2Reranking MMarcoReranking CMedQAv1 CMedQAv2 AVG bge-reranker-base 67.28 35.46 81.27 84.10 67.03 bge-reranker-large 67.60 37.64 82.14 84.18 67.89 bce-reranker-base_v1 70.25 34.13 79.64 81.31 66.33 -
Summary on
zhModel Reranking AVG bge-reranker-base 67.03 67.03 bge-reranker-large 67.89 67.89 bce-reranker-base_v1 66.33 66.33
-
-
Language:
en-zh-
Task Type: Reranking
Model T2RerankingEn2Zh MMarcoRerankingEn2Zh AVG bge-reranker-base 60.45 64.41 62.43 bge-reranker-large 61.64 67.17 64.41 bce-reranker-base_v1 63.63 67.92 65.78 -
Summary on
en-zhModel Reranking AVG bge-reranker-base 62.43 62.43 bge-reranker-large 64.41 64.41 bce-reranker-base_v1 65.78 65.78
-
-
Language:
zh-en-
Task Type: Reranking
Model T2RerankingZh2En MMarcoRerankingZh2En AVG bge-reranker-base 63.94 63.79 63.87 bge-reranker-large 64.13 67.89 66.01 bce-reranker-base_v1 65.38 67.23 66.31 -
Summary on
zh-enModel Reranking AVG bge-reranker-base 63.87 63.87 bge-reranker-large 66.01 66.01 bce-reranker-base_v1 66.31 66.31 -
Summary on all langs:
['en', 'zh', 'en-zh', 'zh-en']Model Reranking (12) AVG (12) bge-reranker-base 59.04 59.04 bge-reranker-large 60.86 60.86 bce-reranker-base_v1 61.29 61.29
-
-
1.3 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
2.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
- 🏄 在线试用QAnything
- 📚 在线试用有道速读
- 🛠️ 想只使用BCEmbedding(embedding & rerank)
- 📖 常见问题
2.1快速开始
必要条件
- For Linux
|System| Required item | Minimum Requirement | Note |
|---------------------------|--------------------------|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------|
|Linux | Single NVIDIA GPU Memory
or Double NVIDIA GPU Memory | >= 16GB
>= 11GB + 5G | NVIDIA 3090 x 1 recommended
NVIDIA 2080TI × 2 recommended |
| | NVIDIA Driver Version | >= 525.105.17 | |
| | CUDA Version | >= 12.0 | |
| | Docker version | >= 20.10.5 | Docker install |
| | docker compose version | >= 2.23.3 | docker compose install | - For Winodws 11 with WSL 2
|System| Required item | Minimum Requirement | Note |
|---------------------------|--------------------------|---------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|
|Windows 11 with WSL 2| Single NVIDIA GPU Memory
or Double NVIDIA GPU Memory | >= 16GB
>= 11GB + 5G | NVIDIA 3090
NVIDIA 2080TI × 2 | |
| | GEFORCE EXPERIENCE | >= 546.33 |GEFORCE EXPERIENCE download | |
| | Docker Desktop | >= 4.26.1（131620） | Docker Desktop for Windows |
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
如果在Windows系统下请先进入wsl环境
cd QAnything
bash run.sh # 默认在0号GPU上启动
- 指定单GPU启动
cd QAnything
bash run.sh 0 # 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
- 指定多GPU启动
cd QAnything
bash run.sh 0,1 # 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
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
- 关闭服务
bash close.sh
3.demo展示
信息抽取
网页问答
文件大杂烩
4.常见问题
- 在windows上执行docker-compose命令启动时报错：/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory
- 原因：在windows下创建编辑的shell脚本是dos格式的，而linux却是只能执行格式为unix格式的脚本，所以在windows上编辑过的文件在linux上(windows下执行wsl后的环境通常也是linux)执行时会报错。
- 解决方案：将回车符替换为空字符串
#通过命令查看脚本文件是dos格式还是unix格式，dos格式的文件行尾为^M$ ，unix格式的文件行尾为$：
cat -A scripts/run_for_local.sh # 验证文件格式
sed -i "s/\r//" scripts/run_for_local.sh
sed -i "s/^M//" scripts/run_for_local.sh
cat -A scripts/run_for_local.sh # 验证文件格式
-
在前端页面输入问题后，返回结果报错：Triton Inference Error (error_code: 4)
- 原因：显存不够了，目前在问答过程中大模型和paddleocr占用的显存会逐渐上升且不释放，可能造成显存不够。
- 解决方案：重启服务，优化显存的工作已在计划中
- 原因2：如果发现显存够用，那是因为新版模型与部分显卡型号不兼容。
- 解决方案：请更换为兼容模型和镜像，手动下载模型文件解压并替换models目录，然后重启服务即可。
- 将docker-compose-xxx.yaml中的freeren/qanyxxx:v1.0.9改为freeren/qanyxxx:v1.0.8
- git clone https://www.wisemodel.cn/Netease_Youdao/qanything.git
- cd qanything
- git reset --hard 79b3da3bbb35406f0b2da3acfcdb4c96c2837faf
- unzip models.zip
- 替换掉现有的models目录
- echo “v2.1.0” > models/version.txt # 手动避过版本检查
-
在前端页面输入问题后，返回结果是类似后面的乱码：omiteatures贶.scrollHeight㎜eaturesodo Curse.streaming pulumi窟IDI贶沤贶.scrollHeight贶贶贶eatures谜.scrollHeight她是
- 原因：显卡型号不支持，例如V100，请使用3080，3090，4080，4090等显卡，显存需要大于16G
-
服务启动报错，在api.log中显示：mysql.connector.errors.DatabaseError: 2003 (HY000): Can’t connect to MySQL server on ‘mysql-container-local:3306’ (111)
- 原因：将之前的QAnything代码拉取下来后，复制了一份代码到其他的地址，其中有一个volumes是mivlus和mysql默认的本地数据卷，复制后可能导致了mysql的数据卷冲突，导致mysql无法启动。
- 解决方案：删除冲突的数据卷volumes，重新启动服务
-
服务启动报错：ERROR: for qanything-container-local Cannot start service qanything_local: could not select device driver “nvidia” with capabilities: [[gpu]]
- 原因：查看nvidia显卡驱动版本是否满足要求，windows下建议直接更新到最新版；另外检查下是否安装了NVIDIA Container Toolkit, windows下需要进入wsl2环境，再参考linux下安装方法：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker
-
服务启动报错：nvidia-container-cli: mount error: file creation failed: /var/lib/docker/overlay2/xxxxxx/libnvidia-ml.s0.1: file exists: unknown
- 原因：在windows系统上使用docker-compose-linux.yaml启动
- 解决方案：使用docker-compose-windows.yaml启动
参考链接：
https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master
更多内容请关注：
更多优质内容请关注公号：汀丶人工智能；会提供一些相关的资源和优质文章，免费获取阅读。
![[嵌入式软件][启蒙篇][仿真平台] STM32F103实现串口输出输入、ADC采集](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d68bf4a077b94bf2a482da3d2d31737b.gif#pic_center)
