网易有道最新开源力作：QAnything引擎。是基于RAG（Retrieval Augmentated Generation)的引擎，可以用于建立本地知识库做问答，解锁本土ChatGPT般的问答体验。☝
「QAynthing」是一个成熟的系统，有着准确率高、速度快、纯离线，易于使用（一键部署），占用资源小（只要16G显存即可）的特点。
目前，「QAynthing」已经在有道的多个产品中落地应用，包括有道词典的文档问答，有道速读，以及有道课程业务（高中、少儿围棋等）的客服系统等，在有道合作的2B客户的场景中已经落地应用。
chatgpt的大模型能力很强，但其训练耗时很长，无法利用用户的私有数据，且有胡乱编造的幻觉问题。
与ChatGPT相比，有道自研的「QAynthing」有自己的突出优势。它能够快速塞入各种格式的文档，如doc、ppt、excel、图片、pdf等，系统将在很短的时间内对这些文档进行处理并根据语义建立知识库，用户可以基于这样的知识库做各种问答。系统将理解用户的意图，在全库中寻找相关的内容，理解、提取用户关心的要点，并加以总结后呈现给用户。
「QAynthing」包含的模型和系统代码，我们都全面开源了。此次开源还包含了一个应用系统，用户可以通过前端页面上传文档，直接使用。也可以通过我们提供的API接口做二次开发，搭建诸如智能客服等应用。用户直接一键下载我们的代码和模型即可开始使用。
在模型部分，我们开源了有道自研的BCE embedding和rerank，用来做语义检索和相关性排序。得益于有道在翻译领域的积累，有道自研的embedding/rerank模型在跨语种场景下表现尤其好。比如知识库的文档有中文、英文混合语种的内容，当用中文去问问题的时候，我们能够很好的检索出英文内容。目前所有的开源embedding模型都忽略了跨语种检索的问题，在跨语种上表现不佳。此外，开源的embedding很多时候忽略了RAG的问题，只是单纯追求语义相似。而我们的embedding和rerank模型专门针对RAG的场景做了训练，所以有着更高的准确率。
在系统部分，我们对文档的解析、切片、建库、embedding/LLM的推理做了大量的优化，具有稳定、速度快、易于安装使用的特点。
目前该项目还处于不断迭代的阶段，欢迎大家参与开发，并给予我们更多反馈。
官网地址：https://github.com/netease-youdao/QAnything
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