QAnything: 고도로 통합된 RAG 프로세스를 갖춘 로컬 지식창고 Q&A 시스템

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QAnything 일반 소개

QAnything(무엇이든 기반 질문과 답변)은 넷이즈에서 출시한 로컬 지식 기반 Q&A 시스템으로, 모든 종류의 파일 형식과 데이터베이스를 지원하며 오프라인에서 설치하여 사용할 수 있습니다. PDF, Word, PPT, XLS 및 기타 형식의 문서 처리, 다국어 Q&A 지원, 대용량 Q&A 지원, 고성능, 사용자 친화적인 다중 지식 기반 Q&A 기능 및 데이터 보안 기능을 제공합니다.

이 시스템은 자체 개발한 RAG(검색 증강 생성) 엔진을 기반으로 효율적이고 정확한 질의응답 서비스를 제공하며, 내부 문서 관리, 법률 상담, 대민 서비스 등 다양한 시나리오에 적합해 기업의 정보 획득과 의사 결정의 효율성을 높일 수 있도록 돕습니다.

QAnything 메인 인터페이스

QAnything에서 만든 봇 채팅 인터페이스

Q아무것도 원칙

QAnything 무료 버전 회원 혜택

기능 목록

PDF, Word, PPT, Excel, 마크다운, TXT, 사진 등 다양한 파일 형식을 지원합니다.
로컬 배포: 인터넷 연결이 필요 없어 데이터 보안 보장
효율적인 검색: RAG 엔진 기반, 높은 정확도의 시맨틱 검색 제공
유연한 워크플로: 상담원을 통한 작업 자동화
콘텐츠 생성: 참조를 기반으로 전체 개요 및 기사 콘텐츠를 생성합니다.
시나리오 사용자 지정: 비즈니스 요구사항에 따른 모델 및 검색 최적화

QAnything 도움말

시스템 요구 사항: 최소 4GB의 GPU 메모리가 있는 Linux, Windows 시스템에는 WSL 하위 시스템이 필요합니다.
설치 방법: git을 통해 복제하고 시작 스크립트 실행하기
사용 방법: Q&A는 웹 프런트엔드 또는 API 인터페이스를 통해 운영할 수 있습니다.
FAQ: 자주 묻는 질문에 대한 답변 제공
기술 지원: 커뮤니티 지원 및 개발자 이메일 컨설팅 서비스 제공

설치 프로세스

QAnything 다운로드액세스GitHub페이지에서 최신 버전의 QAnything을 다운로드하세요.
환경 준비시스템에 Docker 및 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인합니다.
코드 베이스 가져오기터미널에서 실행git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.git명령.
프로젝트 디렉토리로 이동: 구현cd QAnything프로젝트 루트 디렉토리로 이동합니다.
서비스 시작: 구현docker-compose up -d명령을 실행하여 QAnything 서비스를 시작합니다.

사용 프로세스

파일 업로드PDF, Word, PPT, Excel 및 기타 여러 형식을 지원하는 QAnything의 인터페이스를 통해 구문 분석할 파일을 업로드합니다.
검색 Q&A검색창에 질문을 입력하면 QAnything이 업로드된 파일의 내용을 기반으로 검색하여 답변을 생성합니다.
결과 보기관련 답변 및 참고 자료가 표시되며, 사용자는 이를 클릭하여 세부 정보를 볼 수 있습니다.
콘텐츠 생성개요 또는 기사 생성: 사용자는 개요 또는 기사를 생성하도록 선택할 수 있으며, 시스템은 참조를 기반으로 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.

기능

파일 업로드'파일 업로드' 버튼을 클릭하여 구문 분석할 파일을 선택하고 일괄 업로드를 지원합니다.
이슈 검색검색창에 질문을 입력하고 '검색' 버튼을 클릭하면 시스템이 관련 답변을 표시합니다.
답변 보기자세한 답안과 참고 자료를 보려면 답안 카드를 클릭하세요.
콘텐츠 생성콘텐츠 생성 모듈에서 키워드 또는 참조를 입력하고 '생성' 버튼을 클릭하면 시스템이 자동으로 개요 또는 기사를 생성합니다.

Q아무것도 핵심 기술

1단계 검색(임베딩)

모델 이름	검색	STS	페어 분류	분류	순위 재조정	클러스터링	평균
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-임베딩-베이스_V1	57.60	65.73	74.96	69.00	57.29	38.95	59.43