又一大模型技术开源！网易有道自研RAG引擎QAnything正式开放下载 除了可以调用云端大模型服务

昨日，又大有道G引网易有道宣布将自研的模型知识库问答引擎QAnything正式开源，除了可以调用云端大模型服务，技术还支持纯本地部署，开源开放所有用户可免费在开源社区Github内进行下载，网易一键部署即可使用。自研正式该系统目前支持word、下载ppt、又大有道G引excel、模型pdf、技术图片等多种文档格式，开源开放直接导入进去即可实现像”ChatGPT”一样问答。网易

据了解，自研正式QAnything的下载主要原理是基于检索增强的生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG），又大有道G引RAG是目前很火的一种技术框架，它能够利用检索外部内容的方式增强大语言模型的准确度、专业能力和个性化等各方面的性能。

目前，通用大模型能力很强，但无法使用用户的私有数据，且存在胡乱编造的幻觉问题。QAnything作为有道自研的RAG引擎，则结合了用户私有数据和大模型的优势——用户的任何内容，以任意的形式存在，比如各种格式的文档，音频，数据库等，都可以在QAnything的支持下，变成可以针对其内容进行问答的使用方式，通过这个技术框架用户可以很方便地搭建自己的智能知识助手。

（QAnything系统架构图）

值得一提的是，本次开源的QAnything是一套完整的RAG系统，包括专门优化的自研的embedding和rerank模型，微调后的LLM，优化后的推理代码，向量数据库，以及一个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）占用显存不超过16G。

如今，QAnything已在有道的多个产品中应用，包括有道翻译文档问答、有道速读及有道内部业务的客服系统等。

以有道速读为例，它是前不久子曰教育大模型最新发布的创新应用成果之一，目前上线在有道翻译中。针对大家在日常生活中的阅读文档需求，有道速读内置了文档问答、文章摘要、要点解读、引文口碑和领域综述五大功能，能够帮大家更快更准地获得信息和对文档的理解。而该功能背后的驱动就是QAnything，在大模型技术的加持下，用户能够实现快速理解文档、定位要点，实现1分钟读完万字长文。

“目前，QAnything项目还在不断迭代，欢迎大家参与开发，并给予我们更多反馈。我们希望能帮助有需要的开发者们，和更多伙伴一起推动大模型的落地。”网易有道首席科学家段亦涛介绍道。

(责任编辑：探索)