QAnything-1.4.01.4.1版本更新！使用指北！

2024-06-03 20:20
文章标签 使用 1.4 更新 版本 指北 qanything 01.4

本文主要是介绍QAnything-1.4.01.4.1版本更新！使用指北！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

久等了各位！时隔一个多月，我们在4月26日和5月20日接连发布了v1.4.0和v1.4.1两个版本，带来了问答性能，解析效果等多方面的改进，并新增了大量的新功能和新特性

详见：releases 以及 使用说明

最新特性表

图片

开发背景：

在v1.0.x->v1.3.x的版本迭代过程中，通过分析用户反馈，我们发现绝大部分的问题都是在使用本地大模型时产生的，因此我们把相当一部分工作重心放在了本地大模型的适配上

在这个目标下做了一系列的工作：

  • 自动检测显卡的型号，计算能力和内存大小，并根据情况自动调整默认启动参数，以提供用户最佳体验，并给予相关提示。

  • 支持Nvidia下全系列显卡，并根据用户硬件条件推荐本地大模型Size（3B，7B等）。

  • 提供3种LLM推理运行后端：包括FasterTransformer（默认）、huggingface和vllm，通过FastChat Server API支持加载各种开源大模型。

  • 提供纯python版本，自动根据运行环境切换本地大模型，模型自动下载等。

确实解决了一部分问题，但是随后我们发现这种做法类似于打地鼠，我们写的自动化逻辑本意是帮助用户减少手动操作的时间，尽量自动化运行QAnything，这个过程中添加了繁杂的检测和判断逻辑，但是相比用户使用场景的复杂性还远远不够，截止至v1.3.3版本发布，最多的问题仍然是本地模型运行过程中与系统软硬件环境产生的冲突，同时我们还发现大量用户存在使用自定义模型的需求，并不需要我们内置本地大模型（我们考虑到大部分个人用户的硬件条件，内置大模型主要是3B和7B的，实际使用效果欠佳），因此我们及时改变策略，将大模型这块独立出来，仅提供基础的本地大模型，同时提供更方便的使用其他开源大模型的接口，把工作重心放在增加更多的大模型衍生功能，同时进一步降低用户使用门槛上。

新发布的V1.4.0&V1.4.1将新增如下新特性：

  • 新增联网检索

  • 支持FAQ问答

  • 支持自定义Bot

  • 支持语音文件

  • 支持文件溯源

  • 支持问答日志检索

  • 支持国产OS（OpenCloudOS）

  • 支持所有与OpenAI-API兼容的大模型服务（包含ollama，通义千问DashScope等）

  • 支持多卡推理

  • PDF文件解析效果优化（包含表格效果）

以及部分使用上的改进，包括服务启动时间优化，资源占用优化，修复已知问题等

联网检索

注意：联网检索依赖于第三方库：GitHub - deedy5/duckduckgo_search

duckduckgo_search使用依赖外网VPN，如无法获取外网VPN请在前端页面关闭联网检索功能，防止报错。

未开启联网检索：

图片

开启联网检索：

图片

API调用：


import sysimport requestsimport timedef send_request():url = 'http://{your_host}:8777/api/local_doc_qa/local_doc_chat'headers = {'content-type': 'application/json'}data = {"user_id": "zzp","kb_ids": ["KBf652e9e379c546f1894597dcabdc8e47"],"question": "介绍一下韦小宝","networking": True  # True开启联网检索}try:start_time = time.time()response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data, timeout=60)end_time = time.time()res = response.json()print(res['response'])print(f"响应状态码: {response.status_code}, 响应时间: {end_time - start_time}秒")except Exception as e:print(f"请求发送失败: {e}")if __name__ == '__main__':send_request()

FAQ问答

FAQ问答流程和普通问答一致，区别在于FAQ文件需要单独在问答集页面上传，支持手动输入以及excel文件上传两种方式

手动输入：

图片

Excel上传：

图片

编辑FAQ内容

图片

此时针对知识库的问答会同时检索文档集和问答集:

图片

API调用：

import osimport requestsurl = "http://{your_host}:8777/api/local_doc_qa/upload_faqs"folder_path = "./xlsx_data"  # 文件所在文件夹，注意是文件夹！！data = {"user_id": "zzp","kb_id": "KB6dae785cdd5d47a997e890521acbe1c9_FAQ",}files = []for root, dirs, file_names in os.walk(folder_path):for file_name in file_names:if file_name.endswith(".xlsx"):file_path = os.path.join(root, file_name)files.append(("files", open(file_path, "rb")))response = requests.post(url, files=files, data=data)print(response.text)

备注：

FAQ上传单次默认最多处理1000行，可手动修改这个限制，仅影响请求处理速度，太多可能会超时

支持自定义Bot

图片

图片

分享页面：

图片

API调用:

创建Bot

获取Bot信息

修改Bot信息

删除Bot信息

支持语音文件

支持解析MP3和WAV格式文件（依赖faster_whisper，解析速度慢，建议控制语音时长在60秒内）

图片

支持文件溯源

目前仅支持以下格式的文件溯源：

pdf，docx，xlsx，txt，jpg，png，jpeg，联网检索网络链接等，其他类型后续将尽快支持

图片

图片

支持问答日志检索（API）

目前仅支持API检索，后续将提供前端页面操作：检索API

import requestsimport jsonurl = "http://{your_host}:8777/api/local_doc_qa/get_qa_info"headers = {"Content-Type": "application/json"}data = {"user_id": "zzp","kb_ids": ["KBe3f7b698208645218e787d2eee2eae41"],"time_start": "2024-04-01","time_end": "2024-04-29","query": "韦小宝住址","need_info": ["user_id"]}response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))print(response.status_code)print(response.text)

支持国产OS（OpenCloudOS）

OpenCloudOS是腾讯自研的国产操作系统：官网

OpenCloud 需要在 Docker 容器中运行，请先安装 Docker：Docker 版本 >= 20.10.5 且 docker-compose 版本 >= 2.23.3

git clone -b qanything-python https://github.com/netease-youdao/QAnything.gitcd QAnythingdocker-compose up -ddocker attach qanything-containerpip install -r requirements.txt# 随后启动方式与正常使用一致：https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/master/QAnything%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%AF%B4%E6%98%8E.md#%E5%9C%A8windows-wsl%E6%88%96linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E8%BF%90%E8%A1%8C3b%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8Bminichat-2-3b%E8%A6%81%E6%B1%82%E6%98%BE%E5%AD%9810gb

支持所有与OpenAI-API兼容的大模型服务（包含ollama，通义千问DashScope等）

docker版OpenaiAI接口兼容

bash ./run.sh -c cloud -i 0

# 手动输入api_key，base_url，model_name，context_length，除了api_key外均有默认值，且用户输入会自动保存，下次启动不用再次输入

图片

支持任意与OpenaAI接口兼容的服务

通义千问DashScope支持：通义千问DashScopeAPI

# 示例

openai_api_key = "sk-xxx"

openai_api_base = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

openai_model_name = "qwen1.5-72b-chat"

ollama支持：本地启动ollama服务

# 例如，当本地运行ollama run qwen:32b

openai_api_key = "ollama"

openai_api_base = "http://localhost:11434/v1"

openai_api_model_name = "qwen:32b"

python版OpenaiAI接口兼容

支持任意与OpenaAI接口兼容的服务


# Linux或WSL上，注意cpu模式需要加-c参数bash scripts/base_run.sh -s "LinuxOrWSL" -w 4 -m 19530 -q 8777 -o -b 'https://api.openai.com/v1' -k 'sk-xxx' -n 'gpt-3.5-turbo' -l '4096'# Mac上bash scripts/base_run.sh -s "M1mac" -w 2 -m 19530 -q 8777 -o -b 'https://api.openai.com/v1' -k 'sk-xxx' -n 'gpt-3.5-turbo' -l '4096'

通义千问DashScope支持：通义千问DashScopeAPI 自定义

scripts/run_for_openai_api_xxx.sh内容为：

# Linux或WSL上，注意cpu模式需要加-c参数bash scripts/base_run.sh -s "LinuxOrWSL" -w 4 -m 19530 -q 8777 -o -b 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1' -k 'sk-xxx' -n 'qwen1.5-72b-chat' -l '4096'# Mac上bash scripts/base_run.sh -s "M1mac" -w 2 -m 19530 -q 8777 -o -b 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1' -k 'sk-xxx' -n 'qwen1.5-72b-chat' -l '4096'

ollama支持：本地启动ollama服务 自定义scripts/run_for_openai_api_xxx.sh内容为：

# Linux或WSL上，注意cpu模式需要加-c参数bash scripts/base_run.sh -s "LinuxOrWSL" -w 4 -m 19530 -q 8777 -o -b 'http://localhost:11434/v1' -k 'ollama' -n 'qwen:32b' -l '4096'# Mac上bash scripts/base_run.sh -s "M1mac" -w 2 -m 19530 -q 8777 -o -b 'http://localhost:11434/v1' -k 'ollama' -n 'qwen:32b' -l '4096'

支持多卡推理（仅支持docker版）：

# 当使用默认后端时：（bash run.sh启动时不指定-b参数或-b参数为default）

无法使用多卡推理大模型，仅支持使用两张卡省显存

bash ./run.sh -c local -i 0,1 -b defaul  # 此时的显存使用逻辑为第一张卡部署大模型，第二张卡部署embedding，rerank，和ocr模型，实际意义不大

# 当使用huggingface或vllm后端时支持多卡推理大模型

# 以下示例为两张卡启动，默认embedding，部署在第一张卡上，rerank，ocr模型部署在第二张卡上，两张卡剩余显存均会用于LLM推理

bash ./run.sh -c local -i 0,1 -b default  # 指定0,1号GPU启动，请确认有多张GPU可用，注意设备数量必须是1，2，4，8，16，否则显存无法正常分配

说明：多卡部署是指大模型运行平均分配显存到多张显卡上，但是由于embedding，rerank和ocr模型也需要占用显存（共需4G+显存，启动时占用2G显存，运行后会逐渐上涨至4G左右），目前这三个模型默认会分配到前两个设备上，所以第一张，第二张显卡的显存占用会比其他卡多2G以上，默认启动参数-r(gpu_memory_utilization)=0.81，如果手动设置为0.9以上可能会存在前两张卡显存不足无法启动或启动后运行时显存不足报错的情况

PDF文件解析效果优化（包含表格效果）

表格优化前：

图片

表格优化后：

图片

文字优化前：

图片

文字优化后：

图片

所有上传的文档以及文档解析后的结果均会保存在项目根目录下的QANY_DB文件夹中，示例如下，可自行查看解析结果：

> pwd

/Users/liujunxiong/workspace/ai_team/qanything-open-source/QANY_DB/content/zzp/e396215cddf44df9bdde7ef3dbf75ad4

> ls -R

QAnything使用说明.pdf     QAnything使用说明_1716194377

./QAnything使用说明_1716194377:

QAnything使用说明.json     QAnything使用说明_md

./QAnything使用说明_1716194377/QAnything使用说明_md:

QAnything使用说明.md

注意：优化的PDF解析器需要手动开启：详情

更多信息可见：QAnything开源代码地址：GitHub - netease-youdao/QAnything: Question and Answer based on Anything.

线上直接体验：https://qanything.ai

这篇关于QAnything-1.4.01.4.1版本更新！使用指北！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1028018。

相关文章

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现（FastAPI）2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv
阅读更多...
Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4
阅读更多...
Spring Security简介、使用与最佳实践

Spring Security简介、使用与最佳实践

《SpringSecurity简介、使用与最佳实践》SpringSecurity是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架,本文给大家介绍SpringSec... 目录一、如何理解 Spring Security？—— 核心思想二、如何在 Java 项目中使用？——
阅读更多...
springboot中使用okhttp3的小结

springboot中使用okhttp3的小结

《springboot中使用okhttp3的小结》OkHttp3是一个JavaHTTP客户端,可以处理各种请求类型,比如GET、POST、PUT等,并且支持高效的HTTP连接池、请求和响应缓存、以及异... 在 Spring Boot 项目中使用 OkHttp3 进行 HTTP 请求是一个高效且流行的方式。
阅读更多...
Java使用Javassist动态生成HelloWorld类

Java使用Javassist动态生成HelloWorld类

《Java使用Javassist动态生成HelloWorld类》Javassist是一个非常强大的字节码操作和定义库,它允许开发者在运行时创建新的类或者修改现有的类,本文将简单介绍如何使用Javass... 目录1. Javassist简介2. 环境准备3. 动态生成HelloWorld类3.1 创建CtC
阅读更多...
使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结
阅读更多...
Java使用jar命令配置服务器端口的完整指南

Java使用jar命令配置服务器端口的完整指南

《Java使用jar命令配置服务器端口的完整指南》本文将详细介绍如何使用java-jar命令启动应用,并重点讲解如何配置服务器端口,同时提供一个实用的Web工具来简化这一过程,希望对大家有所帮助... 目录1. Java Jar文件简介1.1 什么是Jar文件1.2 创建可执行Jar文件2. 使用java
阅读更多...
C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

《C#使用Spire.Docfor.NET实现HTML转Word的高效方案》在Web开发中,HTML内容的生成与处理是高频需求,然而,当用户需要将HTML页面或动态生成的HTML字符串转换为Wor... 目录引言一、html转Word的典型场景与挑战二、用 Spire.Doc 实现 HTML 转 Word1
阅读更多...
Java中的抽象类与abstract 关键字使用详解

Java中的抽象类与abstract 关键字使用详解

《Java中的抽象类与abstract关键字使用详解》：本文主要介绍Java中的抽象类与abstract关键字使用详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录一、抽象类的概念二、使用 abstract2.1 修饰类 => 抽象类2.2 修饰方法 => 抽象方法，没有
阅读更多...
MyBatis ParameterHandler的具体使用

MyBatis ParameterHandler的具体使用

《MyBatisParameterHandler的具体使用》本文主要介绍了MyBatisParameterHandler的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参... 目录一、概述二、源码1 关键属性2.setParameters3.TypeHandler1.TypeHa
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2