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netease-youdao/QAnything

本地知识库问答系统，可基于 PDF、Word、Excel、图片等本地文件直接提问，支持离线部署。

可替代:ChatPDFNotion AI

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2个月前

这是什么？

QAnything 是一个面向本地知识库的问答系统，可上传 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、Markdown、邮件、TXT、图片、CSV 和网页等多种格式的文件，并基于文件内容回答问题。系统会先解析文档、切分文本块，再检索相关段落交给大模型生成回答。

检索采用两阶段流程：先做向量检索，再做重排序，项目称数据量增大时准确率仍能保持稳定。同时支持 BM25 与向量结合的混合检索。默认可在纯 CPU 环境运行，通过 Docker Compose 一键启动；PDF 解析、OCR、向量化、重排序等组件相互独立，可单独替换或通过 HTTP 调用。大模型通过 OpenAI 兼容接口接入，可以接入 Ollama 等本地模型，也可离线部署。

除常规问答外，还提供无需建库即可上传文件提问的快速模式、只返回检索结果的模式，以及自定义 Bot。2.0 版本还提供 API，并支持在线编辑解析后的文本块。

核心功能

  • 01解析 PDF、Word、PPT、Excel、Markdown、邮件、图片、CSV 和网页等多种文件
  • 02向量检索加重排序的两阶段检索，并支持 BM25 混合检索
  • 03默认在纯 CPU 环境运行，通过 Docker Compose 一条命令启动
  • 04兼容 OpenAI 接口的大模型，可接入 Ollama 等本地模型
  • 05支持断网离线部署
  • 06提供快速问答、仅检索和自定义 Bot 模式，并提供 HTTP API

适用场景

  • 在不上传云端的前提下，对内部手册、报告或合同进行提问
  • 为无法联网的办公室或实验室搭建离线问答工具
  • 用一次查询同时检索 PDF、表格和邮件等混合文件
  • 搭建可替换向量模型、重排序和 OCR 组件的 RAG 原型

快速上手

  1. 1

    拉取 qanything 代码仓库

  2. 2

    进入项目根目录并执行 README 中的启动命令

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    打开服务并开始使用

使用前须知

  • 采用 AGPL-3.0 许可证，这是一种 copyleft 许可证，将修改后的版本作为网络服务提供时需要开源源代码。
  • 内置 LLM 的商业使用需遵循 QwenLM 的许可证，README 对此有说明。
  • 运行需要 Docker 和本地部署，自行托管需要一定的配置工作。

收录于专题

私有 AI 知识库与 RAG隐私与本地优先工具

标签

#rag#knowledge-base#document-qa#llm#embedding#reranking#offline#docker

常见问题

QAnything 是什么？
本地知识库问答系统，可基于 PDF、Word、Excel、图片等本地文件直接提问，支持离线部署。 QAnything 是一个面向本地知识库的问答系统，可上传 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、Markdown、邮件、TXT、图片、CSV 和网页等多种格式的文件，并基于文件内容回答问题。系统会先解析文档、切分文本块，再检索相关段落交给大模型生成回答。
QAnything 可以免费使用吗？用的什么许可证？
QAnything 以 AGPL-3.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
QAnything 还在维护吗？
半年内有更新。QAnything 最近一次提交是在 2026年9月23日。
QAnything 适合用来做什么？
在不上传云端的前提下，对内部手册、报告或合同进行提问 为无法联网的办公室或实验室搭建离线问答工具 用一次查询同时检索 PDF、表格和邮件等混合文件 搭建可替换向量模型、重排序和 OCR 组件的 RAG 原型
QAnything 怎么安装和运行？
拉取 qanything 代码仓库 进入项目根目录并执行 README 中的启动命令 打开服务并开始使用
在哪里获取 QAnything？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/netease-youdao/QAnything

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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