QAnything 1.3.0 更新了，这次带来两个主要功能，一个是纯 python 的安装，另一个是混合检索。更多详情见：
https://github.com/netease-youdao/QAnything/releases
纯 python 安装
我们刚发布 qanything 开源的时候，希望用户可以用这个代码来直接在生产环境中部署使用，为了性能，它引入了很多第三方的库和服务，比如 milvus，mysql，tritonserver，elasticsearch 等。这些服务本身也非常庞大复杂，我们做了 docker 镜像和 dockerfiles，试图将一些依赖打包起来，用户只要拉下来就可以用。但是还是有很多人遇到麻烦。比如不能在 mac 等笔记本上运行。
所以这次，这次我们发布了一个纯 python 的轻量级的版本，可以在 mac 等笔记本上跑起来，可以不依赖 gpu。安装过程极其简单：
第一步：拉代码到本地
git clone https://github.com/netease-youdao/QAnything
复制代码
如果是国内的访问不了 github 的，可以用 gitee，我们已经同步了代码。
git clone https://gitee.com/netease-youdao/QAnything.git
复制代码
第二步：安装
首先需要将代码分支切换到 develop_for_v1.3.1 的版本（因为这个版本还在开发中），然后执行安装：
cd QAnythinggit checkout develop_for_v1.3.1pip install -e .
复制代码
在这一步，系统会自动检测所有依赖的东西，包括 vllm，transformer,pytorch 等库。为了提高国内用户的下载速度，里面大部分的源都已经针对国内环境做了优化。
注意，如果是 Mac 下，需要先安装 xcode（在 mac app store 上可以找到），因为它依赖了 lamma.cpp，需要编译一下。
第三步：使用
为了方便用户使用，我们在 scripts 下面放了针对多个机器环境配置的一键启动的脚本：
ls scripts/base_run.sh run_for_4B_in_M1_mac.shgpu_capabilities.json run_for_7B_in_Linux_or_WSL.shlist_files.py run_for_7B_in_M1_mac.shlocal_chat_qa.py run_for_openai_api_in_M1_mac.shmulti_local_chat_qa.py run_for_openai_api_with_cpu_in_Linux_or_WSL.shmulti_upload_files.py run_for_openai_api_with_gpu_in_Linux_or_WSL.shmysql_statics.py stream_chat.pynew_knowledge_base.py upload_files.pynvidia_gpus_compute_capability.py weixiaobao.jpgrun_for_3B_in_Linux_or_WSL.sh
复制代码
以笔者的电脑为例（mac m1)，我可以选择用：
scripts/run_for_openai_api_in_M1_mac.sh
这个脚本使用了本地的 embedding/rerank/ocr，但是得配置一下 openai 的接口。这个需要大家找一下，有很多代理 openai 的接口，可以配置 baseurl 和 key。
假设我们已经配置好了，就可以通过这个脚本(我隐去了里面的 url 和 key，用*替代）启动 qanything 了：
(base) mac:QAnything linhui$ sh scripts/run_for_openai_api_in_M1_mac.shXcode 已正确安装在路径：/Applications/Xcode.app/Contents/Developer即将启动后端服务，启动成功后请复制[http://127.0.0.1:8777/qanything/]到浏览器进行测试。运行qanything-server的命令是：python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 127.0.0.1 --port 8777 --model_size 7B --use_openai_api --openai_api_base https://api.openai****.org/v1 --openai_api_key sk-AM3*************BHl --openai_api_model_name gpt-3.5-turbo-1106 --openai_api_context_length 4096 --workers 4LOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1<Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)>llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。2024-04-08 10:03:13,141 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:13,141 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:13,176 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexeduse_cpu: Falseuse_openai_api: True[2024-04-08 10:03:14 +0800] [20092] [INFO] ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Sanic v23.6.0 │ │ Goin' Fast @ http://127.0.0.1:8777 │ ├───────────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ mode: production, w/ 4 workers │ │ ▄███ █████ ██ │ server: sanic, HTTP/1.1 │ │ ██ │ python: 3.10.9 │ │ ▀███████ ███▄ │ platform: macOS-13.3.1-arm64-arm-64bit │ │ ██ │ packages: sanic-routing==23.12.0, sanic-ext==23.6.0 │ │ ████ ████████▀ │ │ │ │ │ │ Build Fast. Run Fast. │ │ └───────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────┘[2024-04-08 10:03:14 +0800] [20092] [WARNING] Sanic is running in PRODUCTION mode. Consider using '--debug' or '--dev' while actively developing your application.LOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1<Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)>llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。2024-04-08 10:03:17,231 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:17,231 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:17,264 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexeduse_cpu: Falseuse_openai_api: TrueLOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1<Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)>LOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1<Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)>LOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1LOCAL DATA PATH: /Users/linhui/workspace/QAnything/QANY_DB/contentLOCAL_RERANK_REPO: maidalun/bce-reranker-base_v1LOCAL_EMBED_REPO: maidalun/bce-embedding-base_v1<Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)><Logger debug_logger (INFO)> <Logger qa_logger (INFO)>llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。llama_cpp_python 0.2.57 已经安装。2024-04-08 10:03:21,898 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:21,898 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:21,898 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:21,898 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:21,947 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexed2024-04-08 10:03:21,951 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexed2024-04-08 10:03:22,335 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:22,336 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:22,369 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexed2024-04-08 10:03:22,431 - modelscope - INFO - PyTorch version 2.2.1 Found.2024-04-08 10:03:22,432 - modelscope - INFO - Loading ast index from /Users/linhui/.cache/modelscope/ast_indexer2024-04-08 10:03:22,466 - modelscope - INFO - Loading done! Current index file version is 1.13.0, with md5 4e15c4f2db78c84e863a425f008f4eac and a total number of 972 components indexeduse_cpu: Falseuse_openai_api: Trueuse_cpu: Falseuse_openai_api: True[2024-04-08 10:03:22 +0800] [20102] [INFO] Sanic Extensions:[2024-04-08 10:03:22 +0800] [20102] [INFO] > injection [0 dependencies; 0 constants][2024-04-08 10:03:22 +0800] [20102] [INFO] > openapi [http://127.0.0.1:8777/docs][2024-04-08 10:03:22 +0800] [20102] [INFO] > http [2024-04-08 10:03:22 +0800] [20102] [INFO] > templating [jinja2==3.1.2][2024-04-08 10:03:22 +0800] [20099] [INFO] Sanic Extensions:[2024-04-08 10:03:22 +0800] [20099] [INFO] > injection [0 dependencies; 0 constants][2024-04-08 10:03:22 +0800] [20099] [INFO] > openapi [http://127.0.0.1:8777/docs][2024-04-08 10:03:22 +0800] [20099] [INFO] > http [2024-04-08 10:03:22 +0800] [20099] [INFO] > templating [jinja2==3.1.2]use_cpu: Falseuse_openai_api: True[2024-04-08 10:03:23 +0800] [20101] [INFO] Sanic Extensions:[2024-04-08 10:03:23 +0800] [20101] [INFO] > injection [0 dependencies; 0 constants][2024-04-08 10:03:23 +0800] [20101] [INFO] > openapi [http://127.0.0.1:8777/docs][2024-04-08 10:03:23 +0800] [20101] [INFO] > http [2024-04-08 10:03:23 +0800] [20101] [INFO] > templating [jinja2==3.1.2]use_cpu: Falseuse_openai_api: True[2024-04-08 10:03:23 +0800] [20100] [INFO] Sanic Extensions:[2024-04-08 10:03:23 +0800] [20100] [INFO] > injection [0 dependencies; 0 constants][2024-04-08 10:03:23 +0800] [20100] [INFO] > openapi [http://127.0.0.1:8777/docs][2024-04-08 10:03:23 +0800] [20100] [INFO] > http [2024-04-08 10:03:23 +0800] [20100] [INFO] > templating [jinja2==3.1.2]
复制代码
然后就可以通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8777/qanything/#/home 来体验 qanything 了。
当然，也可以使用本地的大模型，qanything 已经通过 lamma.cpp 以及 vllm 集成了多个本地大模型。在 mac 的笔记本上是千问 7b 和 4b 的 int4 的量化版本，我测试了感觉效果一般。在 linux + nvidia 显卡上用的是千问 7b 的 int8 的版本，效果还行。
目前 python 版(develop_v1.3.1 分支）相比 docker 版本（master 分支)在易用性上有优势，但是一些性能相关的东西还没有迁移过来，比如 docker 版本支持 tensortllm，推理性能更高一些。docker 版本里面的 ocr 解析模型质量也略好点。
混合检索
这次我们同时支持了混合检索 BM25 + embedding。
embedding 语义检索
qanything 自带了 bcembedding 的模型，可以做语义检索，大部分情况下已经能取得比较好的效果。
BM25 关键字搜索
在实际使用中，我们发现有一些特殊情况用关键字搜索效果会更好，包括：
特定名字的搜索。比如 iphone 15。如果用向量检索可能会把所有的 iphone 都给检索出来了，而我只要 iphone 15 这个型号的。
罕见的短词、缩略词搜索。这个因为训练语料中见的很少，可能会导致语义理解发生偏差，检索不出来。
一些 id 的检索。需要做精确匹配的。
BM25 算法的解释
BM25 算法是比较经典的关键字搜索算法，它是由 tf/idf 算法改进而来的。2016 年 Elasticsearch 5.0 的默认检索器从 tf/idf 改成了 bm25 算法。这里简单科普下这个算法：
tf/idf 算法
搜索 query 和 doc 的匹配度的 score 计算公式为：
score(D, T) = tf * idf = termFrequency(D, T) * log(N / docFrequency(T))
其中 termFrequency 是词频，代表 query 的词在某个文档中出现的次数，出现的越多次就越相关。idf 代表这个词的区分度，如果一个词（比如“的”、“地”、“得”之类副词）在很多文档都出现，这种词就不太重要。N 是文档总数，docFrequency 代表这个词在多少个文档中出现。其中 Log 是为了平滑，否则细微的 docFrequency 的变化会导致 score 的剧烈波动。
BM25 算法
bm25 算法在 tf/idf 算法上做了几点改进：
1.词频贡献有个上限。比如一个文档出现了太多次 query 里面的某个词了，这个贡献不应一直累加，而是有个上限。所以它用 tf/(tf+k) 来做抑制。这带来的一个好处是，算法会青睐不同 query 的词同时在文档中出现的情况。比如，搜索 cat dog，如果 cat 和 dog 都在文档中出现 1 次，它的分值会比只有 dog 在文档中出现 2 次的分值要高。如果 k=1 的话，一个词出现两次的 score=1/2，两个词出现 1 次的 socre = 2/3。
2. 惩罚长文档的影响力。如果文档词比较多，那么命中关键字的可能性当然就大很多。把 |D|/(avg doc length）作为 k，可以达到这个目的。
3. 词的重要性。这个还是按 idf 的那套策略来算。这里用的是 log (N-DF+.5)/(DF+.5)，这是由学术理论算出来的最优值（在一些简化的假设条件下）。
重排序（rerank)
两路检索出来的的 chunks 要按照重要性做重新排序。重排序也有多种算法，比如基于倒数的融合排序：
不过在我们系统中，我们直接依赖 BCE rerank 做重排序，在各种场景下表现良好。
混合检索当前还只在 docker 版本（master 分支) 上支持。
qanything 1.3.0 的更新
新特性
支持在纯 Python 环境中安装，可以在 MAC 上运行，也可以在纯 CPU 机器上运行。详见：纯 Python 环境安装教程
支持混合检索（BM25+Embedding）。
当系统命令缺失时，下载提示更清晰。
自动检测显卡的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。
更新前置条件，最低支持 GTX1050Ti，支持更多显卡型号。
提示用户代码仓库是否为最新，仅适用于主分支。
优化启动流程，自动查询相关日志并在前端显示错误消息，避免连续输出 'waiting for coffee'。
在前端添加英文版本。
修复已知的错误，优化用户体验。（在 Milvus 插入失败时，请记得删除根目录下的 "volumes" 文件夹。）
变更内容
修复启动脚本已知问题。由 @xixihahaliu 提交于 #92
修复已知问题，优化用户体验。由 @xixihahaliu 提交于 #102
Milvus 增加用户名、密码、数据库名支持。由 @cklogic 提交于 #97
feat_#114: 为 NVIDIA GeForce RTX 4090D 添加 GPU 兼容性检查。由 @johnymoo 提交于 #115
修复：由 @pinkcxy 提交的轮次控制问题。#131
问题修复：调用 api/api/local_doc_qa/local_doc_chat 返回数据为 None。由 @leehom0123 提交于 #137
优化解析 csv 和 xlsx 文件的逻辑。此外，现在支持离线运行 Docker 镜像。由 @xixihahaliu 提交于 #139
混合搜索。由 @shenlei1020 提交于 #194
QAnything 开源代码地址：
https://github.com/netease-youdao/QAnything
更多信息见：
纯 python 的安装说明：https://github.com/netease-youdao/QAnything/blob/qanything-python-v1.3.1/README.md#pure-python-environment-installation-guide
bce embedding 和 rerank: https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding
bm25 算法的解释：https://kmwllc.com/index.php/2020/03/20/understanding-tf-idf-and-bm-25/
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