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又一大模型技術(shù)開源!網(wǎng)易有道自研RAG引擎QAnything正式開放下載

本文作者: 王超 2024-01-17 11:39
導語:目前,QAnything項目還在不斷迭代,歡迎大家參與開發(fā),并給予我們更多反饋。

昨日,網(wǎng)易有道宣布將自研的知識庫問答引擎QAnything正式開源,除了可以調(diào)用云端大模型服務,還支持純本地部署,所有用戶可免費在開源社區(qū)Github內(nèi)進行下載,一鍵部署即可使用。該系統(tǒng)目前支持word、ppt、excel、pdf、圖片等多種文檔格式,直接導入進去即可實現(xiàn)像"ChatGPT"一樣問答。

據(jù)了解,QAnything的主要原理是基于檢索增強的生成(Retrieval Augmented Generation,簡稱RAG),RAG是目前很火的一種技術(shù)框架,它能夠利用檢索外部內(nèi)容的方式增強大語言模型的準確度、專業(yè)能力和個性化等各方面的性能。

目前,通用大模型能力很強,但無法使用用戶的私有數(shù)據(jù),且存在胡亂編造的幻覺問題。QAnything作為有道自研的RAG引擎,則結(jié)合了用戶私有數(shù)據(jù)和大模型的優(yōu)勢——用戶的任何內(nèi)容,以任意的形式存在,比如各種格式的文檔,音頻,數(shù)據(jù)庫等,都可以在QAnything的支持下,變成可以針對其內(nèi)容進行問答的使用方式,通過這個技術(shù)框架用戶可以很方便地搭建自己的智能知識助手。

又一大模型技術(shù)開源!網(wǎng)易有道自研RAG引擎QAnything正式開放下載

值得一提的是,本次開源的QAnything是一套完整的RAG系統(tǒng),包括專門優(yōu)化的自研的embedding和rerank模型,微調(diào)后的LLM,優(yōu)化后的推理代碼,向量數(shù)據(jù)庫,以及一個立即上手可用的前端。所有的算法模型(包括7B大模型+embedding/rerank+OCR)占用顯存不超過16G。

如今,QAnything已在有道的多個產(chǎn)品中應用,包括有道翻譯文檔問答、有道速讀及有道內(nèi)部業(yè)務的客服系統(tǒng)等。(雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng)))

以有道速讀為例,它是前不久子曰教育大模型最新發(fā)布的創(chuàng)新應用成果之一,目前上線在有道翻譯中。針對大家在日常生活中的閱讀文檔需求,有道速讀內(nèi)置了文檔問答、文章摘要、要點解讀、引文口碑和領域綜述五大功能,能夠幫大家更快更準地獲得信息和對文檔的理解。而該功能背后的驅(qū)動就是QAnything,在大模型技術(shù)的加持下,用戶能夠?qū)崿F(xiàn)快速理解文檔、定位要點,實現(xiàn)1分鐘讀完萬字長文。

“目前,QAnything項目還在不斷迭代,歡迎大家參與開發(fā),并給予我們更多反饋。我們希望能幫助有需要的開發(fā)者們,和更多伙伴一起推動大模型的落地?!本W(wǎng)易有道首席科學家段亦濤介紹道。 

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