自社ドキュメントをもとに、出典を示しながら任意のモデルで質問に答えるAIエージェントやアシスタントを構築できるセルフホスト型プラットフォーム。
- スター
- 14,204
- フォーク
- 1,351
- 未解決の Issue
- 407
- 最終コミット
- 先月
これは何?
QAnythingは、ローカルナレッジベース向けの質問応答システムです。PDF、DOCX、PPTX、XLSX、Markdown、メール、TXT、画像、CSV、Webページなどのファイルをアップロードすると、その内容に基づいて質問に回答します。ドキュメントを解析してチャンクに分割し、関連する箇所を検索してから言語モデルに渡します。
検索には、埋め込みベースの検索とリランキングを組み合わせた2段階のパイプラインを採用しており、データ量が増えても精度を安定して保てるとプロジェクトでは説明されています。BM25と埋め込みを組み合わせたハイブリッド検索にも対応しています。デフォルトではCPUで動作し、Docker Composeで起動できます。また、PDF解析、OCR、埋め込み、リランキングの各コンポーネントは差し替え可能で、HTTP経由で個別に呼び出すこともできます。LLMにはOpenAI互換インターフェースで接続するため、Ollamaなどを使ってローカルモデルを利用できます。
通常のQ&Aに加えて、ナレッジベースを作らずにファイルとすぐにチャットできるクイックスタートモード、モデルを呼び出さず検索結果だけを返す検索専用モード、カスタムボットを利用できます。バージョン2.0ではAPIと、解析済みチャンクのオンライン編集機能も追加されました。
主な機能
- 01PDF、Word、PowerPoint、Excel、Markdown、メール、画像、CSV、Webページを解析
- 02埋め込み検索とリランキングによる2段階検索に加え、BM25によるハイブリッド検索に対応
- 03デフォルトでCPU上で動作し、Docker Composeのコマンド1つで起動
- 04Ollama経由のローカルモデルを含む、OpenAI互換のLLMエンドポイントに対応
- 05ネットワークに接続せずオフラインで導入可能
- 06クイックスタート、検索専用、カスタムボットの各モードとHTTP APIを提供
ユースケース
- 社内マニュアル、レポート、契約書などをクラウドサービスにアップロードせず、手元のフォルダーを対象に質問する
- ネットワークから隔離されたオフィスや研究室向けに、オフラインの質問応答ツールを構築する
- PDF、スプレッドシート、メールが混在するデータを1つのクエリで検索する
- 埋め込み、リランキング、OCRの各コンポーネントを差し替えながらRAGパイプラインを試作する
クイックスタート
- 1
qanythingリポジトリをクローンする
- 2
プロジェクトのルートディレクトリに移動し、READMEに記載された起動コマンドを実行する
- 3
サービスを開いて使い始める
使う前に知っておきたいこと
- AGPL-3.0ライセンス(コピーレフト)のもとで提供されており、ネットワークサービスとして提供する場合、変更したソースコードの共有が必要です。
- READMEに記載されているとおり、同梱のLLMの商用利用にはQwenLMライセンスが適用されます。
- 実行にはDockerとローカル環境へのデプロイが必要なため、セルフホスティングにはセットアップ作業が必要です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- QAnything とは?
- PDF、Word、Excel、Markdown、画像などの手元のファイルを対象に質問できる、オフライン導入対応のローカルナレッジベースQ&Aシステムです。 QAnythingは、ローカルナレッジベース向けの質問応答システムです。PDF、DOCX、PPTX、XLSX、Markdown、メール、TXT、画像、CSV、Webページなどのファイルをアップロードすると、その内容に基づいて質問に回答します。ドキュメントを解析してチャンクに分割し、関連する箇所を検索してから言語モデルに渡します。
- QAnything は無料で使えますか?ライセンスは?
- QAnything は AGPL-3.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- QAnything は今もメンテナンスされていますか?
- 半年以内に更新あり。QAnything の最終コミットは 2026年9月23日 です。
- QAnything は何に使えますか?
- 社内マニュアル、レポート、契約書などをクラウドサービスにアップロードせず、手元のフォルダーを対象に質問する ネットワークから隔離されたオフィスや研究室向けに、オフラインの質問応答ツールを構築する PDF、スプレッドシート、メールが混在するデータを1つのクエリで検索する 埋め込み、リランキング、OCRの各コンポーネントを差し替えながらRAGパイプラインを試作する
- QAnything のインストール方法は?
- qanythingリポジトリをクローンする プロジェクトのルートディレクトリに移動し、READMEに記載された起動コマンドを実行する サービスを開いて使い始める
- QAnything はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/netease-youdao/QAnything
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
AIによる執筆・Q&A・検索機能を備えた、製品ドキュメント、技術文書、FAQ、ブログ向けのオープンソース知識ベース構築ツール。
Tencent発のオープンソースLLMナレッジプラットフォーム。ドキュメントをRAG Q&Aシステムや推論エージェント、情報を自動更新するWikiに変換します。
社内文書をWikiにまとめ、部門ごとのアクセス制御のもと、MCPサーバー経由でClaudeなどのLLMに提供するセルフホスト型の企業向けナレッジハブ。
検索拡張生成とエージェント機能を組み合わせ、LLMアプリケーション向けのコンテキストレイヤーを提供するオープンソースRAGエンジン。