4月8日，有道知識庫問答引擎QAnything更新至1.3.0版本，該版本帶來了兩大主要功能升級：發(fā)布純python的輕量級的版本，該版本支持在Mac上運行，也可以在純CPU機器上運行；同時支持BM25 + embedding混合檢索，可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的語義檢索和關(guān)鍵字搜索。本次更新后，QAnything能為開發(fā)者探索大模型落地提供更強大的技術(shù)支撐和更流暢的用戶體驗。
（QAnything 系統(tǒng)架構(gòu)圖）
QAnything是網(wǎng)易有道自研的RAG（Retrieval Augmented Generation)引擎。該引擎允許用戶上傳PDF、圖片、Word、Excel、PowerPoint等多種格式的文檔，并實現(xiàn)類似于ChatGPT的互動問答功能，其中每個答案都能精確追溯到相應(yīng)的文檔段落來源。該引擎支持純本地部署，上傳文檔數(shù)量無上限，問答準(zhǔn)確率很高。
自今年1月開源以來，QAnything迅速吸引了開發(fā)者社區(qū)的廣泛關(guān)注，并多次登上了GitHub trending榜單。截至目前，在GitHub上QAnything已經(jīng)積累7000+個星標(biāo)，這反映出了用戶對其價值的高度評價。
（圖：QAnything登上GitHub trending榜單）
此外，QAnything下載次數(shù)已達數(shù)萬次。其中，語義嵌入排序模型BCEmbedding更是每月可達超60萬次下載。
值得一提的是，QAnything采用了自研的BCEmbedding模型（RAG系統(tǒng)關(guān)鍵模塊）。有道發(fā)現(xiàn)，在客服問答以及一些toB客戶的場景中，OpenAI的Ada2 BCEmbedding檢索準(zhǔn)確率只有60%，而其自研的 BCEmbedding檢索準(zhǔn)確率可以達到95%。該模型具有中英雙語跨語種能力和多領(lǐng)域覆蓋兩大特色。
據(jù)悉，QAnything收集了包括教育、醫(yī)療、法律、金融、百科、科研論文、客服、通用QA等場景的語料，使得模型可以覆蓋和支持盡可能多的應(yīng)用場景，為商業(yè)化落地提供了便捷。
目前，QAnything已在有道多場景中落地。如“有道領(lǐng)世”在QAnything的幫助下，憑借海量的升學(xué)資料數(shù)據(jù)，打造出一個“私人AI規(guī)劃師”，能為每個家長和學(xué)生提供個性化的服務(wù)，展示更加全面、專業(yè)、及時的升學(xué)規(guī)劃。面對高考政策、升學(xué)路徑、學(xué)習(xí)生活以及職業(yè)規(guī)劃等各類問題，該系統(tǒng)的解答準(zhǔn)確率超過95%。未來隨著數(shù)據(jù)補充和更新，準(zhǔn)確率會一直上漲。
與此同時，子曰教育大模型最新應(yīng)用成果“有道速讀”，其核心功能文檔問答、文章摘要、要點解讀、引文口碑和領(lǐng)域綜述，背后驅(qū)動也是QAnything。在其加持下，用戶快速理解文檔、定位要點等訴求得以快速實現(xiàn)，短短一分鐘，萬字長文就能拆解得明明白白。
除賦能自身業(yè)務(wù)外，開源后的QAnything不斷拓寬“朋友圈”。目前已累計為近百家企業(yè)賦能，以期讓AI應(yīng)用真正進入醫(yī)療、物流、辦公等多元化場景，為企業(yè)、組織和個人帶來生產(chǎn)效率的大幅提升。
相關(guān)技術(shù)負責(zé)人表示，QAnything仍將不斷迭代，歡迎下載試用，https://github.com/netease-youdao/QAnything，期待更多使用者參與到反饋和開發(fā)中來。
