QAnything

QAnything 是一款由网易有道团队开发的本地知识库问答系统，基于增强检索生成（RAG）技术，支持多种文件格式和数据库，适用于离线安装和使用。

网站截图

QAnything 是网易有道推出的一款基于本地知识库的问答系统，旨在为用户提供高效、安全且灵活的问答解决方案。其核心功能包括支持多种文件格式和数据库的离线安装与使用，能够快速检索和回答用户的问题，同时确保数据的安全性和隐私保护。

• QAnything官网入口网址：https://qanything.ai/
• QAnything开源项目地址：https://github.com/netease-youdao/QAnythinghttps://qingcheng.club/wp-content/uploads/2025/06/1750755487-QAnything-page.webp" src="https://qingcheng.club/wp-content/themes/onenav/assets/images/t.png" alt="QAnything" alt="" width="1397" height="918" />

核心特点

• 多格式支持：QAnything 支持包括 PDF、Word、PPT、XLS、Markdown、Eml、TXT、图片（如 JPG、PNG）、网页链接等多种文件格式，未来还将持续增加更多格式支持。
• 数据安全与隐私保护：所有数据存储在本地，用户可以完全控制数据，避免因网络不稳定或外部威胁而导致的信息泄露。
• 跨语言与跨语种支持：系统支持中英文及其他语言的问答，能够处理大规模数据检索问题，特别适合需要多语言支持的场景。
• 高性能与高可扩展性：采用两阶段向量排序技术，有效解决大规模数据检索退化问题。随着数据量的增加，性能和准确率也会提高。
• 易用性与部署便捷：提供一键安装部署功能，简化了用户的操作流程，降低了技术门槛。同时支持纯 Python 环境和 Docker 容器化部署，适应不同场景需求。
• 多知识库集成：用户可以接入多个知识库，进一步扩展问答系统的知识范围。

技术架构

QAnything 基于网易有道自研的 RAG（检索增强生成）引擎开发，结合 BCEmbedding 模型库，具备强大的语义表征能力。其架构分为两阶段：

• 第一阶段（Embedding） ：对输入文本进行嵌入处理。
• 第二阶段（Rerank） ：通过两阶段向量排序技术优化检索结果。
• 系统还支持 DeepSeek R1 和 R32 蒸馏版的大模型，进一步提升了问答的智能化水平。

应用场景

QAnything 适用于多种场景，包括但不限于：

• 企业内部文档管理：帮助企业管理大量文档，快速获取所需信息。
• 法律咨询与政务服务：提供高效的知识检索服务，满足专业领域的需求。
• 教育与科研：支持教育机构和研究机构管理科研文档，提升信息获取效率。
• 通用客服与问答：适用于需要快速响应用户问题的场景。

开源与社区支持

• QAnything 已开源，并在 GitHub 上提供源代码和详细文档，方便用户学习和二次开发。此外，网易有道还提供了丰富的教程和文档支持，帮助用户快速上手。

官网介绍

• QAnything 的官网地址为 https://qanything.ai/ ，用户可以通过官网了解更多信息并试用该产品。

QAnything 是一款功能强大、安全可靠且易于部署的本地知识库问答系统，适用于多种行业和场景。其开源特性也为开发者提供了更多的灵活性和扩展可能性。