QAnything: Sistema de preguntas y respuestas de base de conocimientos local con flujo de procesamiento RAG altamente integrado
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QAnything Introducción general
QAnything (Question and Answer based on Anything) es un sistema local de preguntas y respuestas basado en el conocimiento lanzado por NetEase, que soporta todo tipo de formatos de archivo y bases de datos y puede ser instalado y utilizado sin conexión. Puede manejar PDF, Word, PPT, XLS y otros formatos de documentos, soporta preguntas y respuestas en varios idiomas, y proporciona soporte para grandes volúmenes de datos de preguntas y respuestas, con alto rendimiento, fácil de usar, capacidades de preguntas y respuestas en múltiples bases de conocimiento y características de seguridad de datos.
El sistema se basa en un motor RAG (Retrieval Augmented Generation) de desarrollo propio, que proporciona servicios de preguntas y respuestas eficientes y precisos. QAnything es adecuado para diversos escenarios, como la gestión interna de documentos, el asesoramiento jurídico y los servicios gubernamentales, para ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia en la adquisición de información y la toma de decisiones.

Interfaz principal de QAnything

Interfaz de chat bot creada por QAnything

Principio QAnything

QAnything Beneficios para miembros gratuitos
Lista de funciones
- Admite diversos formatos de archivo: PDF, Word, PPT, Excel, Markdown, TXT, imágenes, etc.
- Implantación local: no necesita conexión a Internet para su uso, lo que garantiza la seguridad de los datos
- Recuperación eficaz: basada en el motor RAG, proporciona una recuperación semántica de gran precisión.
- Flujo de trabajo flexible: automatización de tareas con agentes
- Generación de contenidos: Genere esquemas completos y contenidos de artículos basados en referencias.
- Personalización de escenarios: optimización de modelos y búsquedas en función de las necesidades de la empresa
Ayuda de QAnything
Requisitos del sistema: Linux con al menos 4 GB de memoria GPU, el sistema Windows requiere subsistemas WSL.
Cómo instalar: clonación mediante git y ejecución de los scripts de inicio
Modo de empleo: las preguntas y respuestas pueden manejarse a través de una interfaz web o API.
FAQ: responde a las preguntas más frecuentes
Soporte técnico: Proporcionar soporte a la comunidad y servicios de consultoría de correo electrónico para desarrolladores.
Proceso de instalación
- Descargar QAnything: AccesoGitHubpara descargar la última versión de QAnything.
- Preparación medioambientalAsegúrese de que Docker y Docker Compose están instalados en su sistema.
- Extracción del código baseEjecutar en el terminal
git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.git
Comando. - Vaya al directorio del proyecto: Aplicación
cd QAnything
Vaya al directorio raíz del proyecto. - Inicio de los servicios: Aplicación
docker-compose up -d
para iniciar el servicio QAnything.
Proceso de utilización
- Cargar archivosCargue archivos para analizarlos a través de la interfaz de QAnything, que admite PDF, Word, PPT, Excel y muchos otros formatos.
- Buscar preguntas y respuestasQAnything: Introduzca una pregunta en el cuadro de búsqueda y QAnything recuperará y generará una respuesta basada en el contenido del archivo cargado.
- Ver resultadosEl sistema muestra las respuestas y referencias pertinentes, sobre las que el usuario puede hacer clic para ver los detalles.
- Generación de contenidosLos usuarios pueden elegir entre generar esquemas o artículos, y el sistema generará automáticamente el contenido basándose en las referencias.
Funciones
- Carga de archivosHaga clic en el botón "Cargar archivos" para seleccionar los archivos que desea analizar y cargar por lotes.
- Recuperación de incidenciasBúsqueda: introduzca una pregunta en el cuadro de búsqueda, pulse el botón "Buscar" y el sistema mostrará la respuesta correspondiente.
- Respuesta VerHaga clic en las tarjetas de respuesta para obtener respuestas detalladas y referencias.
- Generación de contenidosEn el módulo de generación de contenidos, introduzca palabras clave o referencias, haga clic en el botón "Generar", el sistema generará automáticamente un esquema o artículo.
Habilidades básicas de QAnything
Recuperación en una etapa (incrustación)
Nombre del modelo | Recuperación | STS | ClasificaciónPar | Clasificación | Nueva clasificación | Agrupación | de media |
---|---|---|---|---|---|---|---|
bge-base-es-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-es-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-es | 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-grande | 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 |
- Un examen más detallado de los resultados se encuentra enResumen de las métricas del modelo de incrustación.
Segunda etapa de búsqueda (rerank)
Nombre del modelo | Nueva clasificación | de media |
---|---|---|
bge-reranker-base | 57.78 | 57.78 |
bge-reranker-large | 59.69 | 59.69 |
bce-reranker-base_v1 | 60.06 | 60.06 |
- Un examen más detallado de los resultados se encuentra enResumen de los indicadores del modelo Reranker
Escenarios de aplicación de QAnything
- Multilingüe: varios cuestionarios en inglés
- Extracción de información
- Una mezcolanza de documentos
- Preguntas y respuestas
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