https://github.com/netease-youdao/QAnything
近日，我们将我们的RAG（基于检索增强的生成，Retrieval Augmented Generation）引擎QAnything开源了，用户可以传入doc, pdf, 图片，ppt, excel 等各种类型的文档，就可以基于这些文档问答，像 "chatgpt" 一样的体验。本次开源包括了embedding, rerank, LLM，向量数据库等所有必要的模型和系统模块，用户可以一键下载，纯本地搭建大模型问答系统，马上开始使用。
（QAnything 引擎系统架构图）
QAnything 受到广大开发者的密切关注，开源近两周，star迅速涨到接近2000，昨日QAnything进入到了github的trending版。
QAnything开源后，广大用户给我们提了很多的意见。我们研发人员日夜不停的回答用户问题，并紧锣密鼓的改代码。昨日，我们发布了一个Release更新：
QAnything 版本 V1.1.0，让安装过程更简单，体验更流畅。
https://github.com/netease-youdao/QAnything/releases/tag/v1.1.0
Features:
- 安装过程更简单
- 优化启动流程，支持一键启动：执行bash run.sh即可
- 优化安装过程的交互，提示信息更友好
- 体验更流畅
- 优化前端启动速度，秒打开。感谢网友@jsoncode的贡献！
- 部署选择更多
- 优化显存占用，支持多GPU部署，目前支持单卡或双卡部署，双卡两张卡显存占用分别为11G，5G
- 其他优化
- 向量库占用空间减少到原来的1/3
- 优化xlsx，html切分chunk时size过大导致的解析失败
- 优化知识库内只有单文档时回答的效果
- 优化pdf解析效果，pdf解析速度
- 提供原始未修改DockerFile文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-809770.html
QAnything还在不断迭代升级中，欢迎大家下载使用并提供宝贵反馈！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-809770.html
到了这里，关于有道开源RAG引擎 QAnything 版本更新啦的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
