企业官网建设流程全解析

整合营销传播之父,落实20条优化措施,搜索引擎优化方案模板,seo实战密码完整版本篇就来讲RAG#xff08;增强检索生成#xff09;#xff0c;实操阶段基于网易开源的本地知识库的问答系统 QAnything。 今天带大家一起搭建一个本地知识库的问答系统 QAnything#xff0c;QAnything特点的是界面友好#xff0c;简单易用#xff0c;知识库管理和问答之外…本篇就来讲RAG增强检索生成实操阶段基于网易开源的本地知识库的问答系统QAnything。今天带大家一起搭建一个本地知识库的问答系统QAnythingQAnything特点的是界面友好简单易用知识库管理和问答之外也提供了 Agent、速读、AI写手等能力。文章主要内容一、什么是QAnythingQAnything (Question and Answer based on Anything) 是一款由网易开源的本地知识库问答系统致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统可断网安装使用非常适合对数据安全有高要求的场景。您的任何格式的本地文件都可以往里扔即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式:PDF(pdf)Word(docx)PPT(pptx)XLS(xlsx)Markdown(md)电子邮件(eml)TXT(txt)图片(jpgjpegpng)CSV(csv)二、QAnything的特点● 数据安全支持全程拔网线安装使用。● 支持文件类型多解析成功率高支持跨语种问答中英文问答随意切换无所谓文件是什么语种。● 支持海量数据问答两阶段向量排序解决了大规模数据检索退化的问题数据越多效果越好不限制上传文件数量检索速度快。● 硬件友好默认在纯CPU环境下运行且winmaclinux多端支持除docker外无依赖项。● 易用性无需繁琐的配置一键安装部署开箱即用各依赖组件pdf解析ocrembedrerank等完全独立支持自由替换。● 支持类似Kimi的快速开始模式无文件聊天模式仅检索模式自定义Bot模式。三、QAnything的架构四、特性介绍4.1 最新特性表特性python(v1.4.2)docker(v1.1.2)全部QAanything(v2.0.8)说明详细安装文档☐☐☐API支持☐☐☐生产环境小型生产环境☐☐✅离线使用☐☐✅支持多并发☐☐✅支持多卡推理✅v2.0.8版本不再提供默认版本LLM需用户自行通过ollama等工具部署本地LLM支持MacM系列芯片✅✅支持Linux✅✅✅python旧版本Linux默认安装tensorflow-cpu如需使用cudn2-gitb2.0时自动切换为nonatickm支持windows无需WSL✅✅python旧版本均可以通过安装支持cudn2直接在非WSL环境下启动支持CPU环境✅✅✅支持bertembeddingBM2相似度排序✅✅✅支持联网检索需外网VPN✅支持FAQ问答☐☐✅支持自定认机器人可绑定知识库可分享☐☐✅支持文件溯源数据来源可直接点击打开☐☐✅支持问答日志检索☐☐✅支持解析语音文件依赖ffmpeg解析速度慢✅✅支持OpenClossOS☐✅支持与OpenAI接口兼容直接开搞大模型免费的钱钱☐✅rdf包含表格解析效率✅v1.4.2版本手动设置v0.0.0无手动设置qdf解析效果和性能均有提升用户自定义embed、trank接口实验性提升速度✅v1.4.2需手动设置v2.0.0默认使用最佳配置其他文件类型解析效果✅支持独立服务调用☐☐✅v2.0.9版本独立服务器包括chat服务可独立调用http支持快速开始模式☐☐✅快速开始无需创建知识库支持无文件问答支持仅检索模式☐☐✅仅返回检索结果不调用大模型进行问答支持解析结果chunk内容可编辑手动编辑☐☐✅v2.0.0版本支持手动编辑chunk内容实时生效支持解析图片文档支持回✅4.2 V2.0.0版本新增细节优化● 支持前端配置API_BASEAPI_KEY文本分片大小输出token数量上下文消息数量等参数● 优化Bot角色设定的指令遵循效果每个Bot可单独配置模型参数● 支持创建多个对话窗口同时保存多份历史问答记录● 支持问答记录保存成图片● 优化上传文件逻辑解析文件与问答请求独立上传文件不再影响问答● 优化镜像大小旧版本镜像压缩后大小为18.94GB-新版镜像压缩后大小为4.88GB降为原有的1/4提供完整Dockerfile● 检索优化chunks新增片段融合与排序聚合单文档或双文档● 检索阶段和问答阶段均嵌入metadata信息提升检索和问答效果4.3 各阶段数据展示● 知识库所有文件上传进度展示 ● 知识库单个文件上传进度展示上传各阶段耗时 ● 问答信息统计包含问答各阶段耗时tokens消耗模型信息等 ● 用户信息统计包含上传文件总数量总耗时问答历史记录等五、安装指南5.1 必要条件系统依赖要求说明通用RAM Memory 20GBLinux/MacDocker version 20.10.5[docker install]Linux/Macdocker compose version 2.23.3[docker-compose install]WindowsDocker Desktop 4.26.1131620[Docker Desktop for Windows]5.2 下载及安装mkdir -p /data/RAG cd /data/RAGgit clone https://github.com/netease-youdao/QAnything.gitcd QAnythingls -lplaintext在 Linux 上启动docker-compose -f docker-compose-linux.yaml up -d# 在 Mac 上启动docker-compose -f docker-compose-mac.yaml up -d# 在 Windows 上启动docker-compose -f docker-compose-win.yaml up -d这一步包括拉取镜像和启动拉取镜像的过程较长大概10多分钟。5.3 使用演示新建知识库上传本地文件系统自动解析。问答体验输入问题获取精准答案支持溯源查看原文。自定义Bot绑定知识库打造专属AI助手。QAnything默认端口8777运行成功后即可在浏览器输入以下地址进行体验http://localhost:8777/qanything/新建知识库上传文档集录入问答集六、总结QAnything是一款强大且易用的本地知识库问答工具特别适合企业、研究团队或个人用户管理海量文档。它的离线安全、多格式支持和高效检索能力使其成为知识管理的利器。无论是搭建内部知识库还是快速查找文件内容QAnything都能轻松胜任。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”