QAnything-1.3.0，支持纯python笔记本运行，支持混合检索

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

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

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 .

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

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]

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。

图片

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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

图片

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：

图片

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

  1. 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

  2. 支持混合检索（BM25+Embedding）。

  3. 当系统命令缺失时，下载提示更清晰。

  4. 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。

  5. 更新前置条件，最低支持 GTX1050Ti，支持更多显卡型号。

  6. 提示用户代码仓库是否为最新，仅适用于主分支。

  7. 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'。

  8. 在前端添加英文版本。

  9. 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：

  1. 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

  2. bce embedding 和 rerank: https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding

  3. bm25算法的解释：https://kmwllc.com/index.php/2020/03/20/understanding-tf-idf-and-bm-25/

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一、接口测试工具介绍 在开发前后端分离项目时，无论是开发后端，还是前端，基本都是需要测试API接口的内容，而目前我们需要开发遵循RESTFul规范的项目，也是必然的(自己不开发前端页面)。 在网上有很多这样的工具，常用的postman,但还是需要下载安装。在这我们介绍一个VSCod…
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[C++][C++类型转换]详解

[C++][C++类型转换]详解

目录 1.C语言中的类型转换2.为什么C需要四种类型转换&#xff1f;3.C强制类型转换1.static_cast2.reinterpret_case3.const_cast4.dynamic_cast 4.RTTI(了解) 1.C语言中的类型转换 在C语言中&#xff0c;如果赋值运算符左右两侧类型不同&#xff0c;或者形参与实参类型不匹配&…
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【小白学机器学习12】假设检验之3：t 检验 （t检验量，t分布，查t值表等）

【小白学机器学习12】假设检验之3：t 检验 （t检验量，t分布，查t值表等）

目录 1 t 检验的定义 1.1 来自维基百科和百度百科 1.2 别名 1.3 和其他检验的区别 2 适用情况&#xff1a; 2.1 关于样本情况 2.2 适合检查的情况 2.2.1 单样本均值检验&#xff08;One-sample t-test&#xff09; 2.2.2 两独立样本均值检验&#xff08;Independent …
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2024.4.6力扣每日一题——树节点的第 K 个祖先

2024.4.6力扣每日一题——树节点的第 K 个祖先

2024.4.6 题目来源我的题解方法一 哈希表 超内存方法二 树上倍增 题目来源 力扣每日一题&#xff1b;题序&#xff1a;1483 我的题解 方法一 哈希表 超内存 使用一个哈希表存储每个节点的祖先节点。 时间复杂度&#xff1a;O(n) 空间复杂度&#xff1a;O( n 2 n^2 n2) class…
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hydra九头蛇

hydra九头蛇

一、hydra简介 Hydra是一款非常强大的暴力破解工具&#xff0c;它是由著名的黑客组织THC开发的一款开源暴力破解工具。Hydra是一个验证性质的工具&#xff0c;主要目的是&#xff1a;展示安全研究人员从远程获取一个系统认证权限。 目前该工具支持以下协议的爆破&#xff1a; A…
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2024年华为OD机试真题-启动多任务排序-Java-OD统一考试（C卷）

2024年华为OD机试真题-启动多任务排序-Java-OD统一考试（C卷）

题目描述： 一个应用启动时，会有多个初始化任务需要执行，并且任务之间有依赖关系，例如A任务依赖B任务，那么必须在B任务执行完成之后，才能开始执行A任务。 现在给出多条任务依赖关系的规则，请输入任务的顺序执行序列，规则采用贪婪策略，即一个任务如果没有依赖的任务，则…
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