### 从零开始学习如何使用 qanything 开源
欢迎来到qanything开源教程！本篇教程将教你如何使用qanything开源，让你快速上手，并开始在Kubernetes集群中使用qanything。qanything是一个开源项目，它提供了一个可以用于在Kubernetes中执行任意查询的工具。
#### 教程步骤
下面是使用qanything开源的步骤，让我们一步步来学习吧。
原创
2024-04-30 10:20:06
149阅读
知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图
Docker是一种轻量级的容器化技术，使应用程序的部署和管理变得更加简单和灵活。而在Kubernetes（K8S）环境下，我们可以通过部署Docker容器来运行我们的应用程序。下面我将向你详细介绍如何实现“qanything docker部署”。
### 流程概述
首先我们需要明确整个流程，可以使用以下表格展示具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-22 10:02:58
450阅读
Adreno OpenGL ES 3.0 介绍（3）3.1.7 Transform feedback3.1.8 实例化绘制调用3.1.9 查询对象 3.1.7 Transform feedback在GPU上进行计算并在后续的draw调用中重用结果数据变得越来越流行。 但是不幸的是，在OpenGL ES 2.0的核心版本中，只有一种可行的方法可以将GPU用于通用计算。所有的计算都必须在片段着色器阶
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2024-10-08 10:16:51
26阅读
QAnything之BCEmbedding技术路线-CSDN博客GitHub - netease-youdao/BCEmbedding: Netease Youdao's open-source embedding and reranker models for RAG products.GitHub - netease-youdao/QAnything: Question and Answer
原创
2024-05-18 10:17:08
743阅读
ragflow/README_zh.md at main · infiniflow/ragflow · GitHubQAnything/README_zh.md at master · netease-youdao/QAnything · GitHub1、为什么RAGFlow解析文档的时间比LangChain长？我们使用自己的视觉模型，在布局分析、表格结构识别和OCR（光学字符识别）等文档预处理任
原创
2024-05-27 10:19:52
10000+阅读
QAnything/QAnything使用说明.md ！！！Stirling PDF - PDF to WordGitHub - Stirling-Tools/Stirling-PDFGitHub - jina-ai/reader: Convert any URL to an LLM-friendly input with a simple prefix ://r.jina.ai/Doc
原创
2024-07-08 19:44:55
820阅读
知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图
原创
2024-09-30 15:31:45
571阅读
接口鉴权方式： 在控制台创建apikey，将apikey放入每个请求头的Authorization字段中完成鉴权。
在scripts/run_for_openai_api_with_cpu_in_Linux_or_WSL.sh中补充api-key等参数。在scripts/run_for_openai_api_with_gpu_in_Linux
原创
2024-09-30 15:26:54
279阅读
为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
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2024-05-14 22:21:47
208阅读
【代码】QAnything FAQ: 使用ollama本地服务时问答效果不佳。
QAAnything（QAnything） 是一个本地知识库问答系统，旨在支持各种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。用户只需
一、为什么需要用有道云笔记做错题本 错题本对提高学习效果的作用毋庸置疑，长期以来，许多做错题本的同学都是准备一本笔记本，不辞辛苦的把错题抄到本子上。但这种做法费时费力，许多同学本质上只是做了“抄写”的工作，对学习不但没有帮助，还浪费了许多本该可以用来学习的时间。有没有更高效的做错题本的方法呢？在现在各种信息化工具极大丰富的情况下，显然是有的，下面就和大家聊聊怎样基于有道云笔记建立自己的错题本。二、
【代码】网易有道开源知识库QAnything一键安装脚本。
（Embedding + Rerank），能有效提升大规模数据检索的准确率，数据量越大效果越好。此外，QAnything 支持跨语种问答
企业应根据自身数据复杂度、技术栈和预算综合选择，建议先通过POC测试检索效果（如合同条款抽取、多轮问答等关键场景）。
开源的RAG本地知识库检索的有不少。最近比较火热的就是 QAnything 和 RAGflow。其中Qanything 是相对比较早的。并且它是网易开源的，各种都相对更正规一些。安装部署文档也都比较齐全。dify 是开源做工作流的，其中也有RAG的部分。但是做的很粗糙。如果想做自己的本地知识库开发，可以在Qanything上做。我看过QAnything 和 RAGflow dify的源
原创
2024-05-14 14:11:08
681阅读
QAnything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
原创
2024-01-22 11:37:38
2121阅读
QAnything 1.3：新增Python直接部署能力，fastfit：提供快速准确少样本分类方法的Python库，qlora-pipe：用于训练大语言模型的开源脚本。
原创
2024-05-14 14:23:42
137阅读
