【亲测免费】 AnyQ 开源项目推荐
项目基础介绍和主要编程语言
AnyQ(ANswer Your Questions)是一个面向FAQ集合的问答系统框架,由百度开源。该项目主要使用C++和Python进行开发,同时也涉及到Shell和CMake等其他编程语言和工具。AnyQ的设计理念是通过配置化和插件化的方式,帮助开发者快速构建和定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统,并加速迭代和升级。
项目核心功能
AnyQ的核心功能主要包括以下几个方面:
-
问答系统框架:AnyQ系统框架主要由Question Analysis、Retrieval、Matching、Re-Rank等部分组成。框架中的功能均通过插件形式加入,如Analysis中的中文切词、Retrieval中的倒排索引和语义索引、Matching中的Jaccard特征和SimNet语义匹配特征等。
-
文本语义匹配工具SimNet:SimNet是百度自然语言处理部于2013年自主研发的语义匹配框架,广泛应用于百度各产品中。SimNet主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心网络结构形式,并集成了学术界主流的语义匹配模型,如MatchPyramid、MV-LSTM、K-NRM等。SimNet使用PaddleFluid和Tensorflow实现,可方便实现模型扩展,增强AnyQ系统的语义匹配能力。
-
插件化设计:AnyQ的所有功能都是通过插件形式加入,用户自定义的插件很容易加到AnyQ系统中,只需实现对应的接口即可。这种设计使得AnyQ系统具有高度的可定制性和扩展性。
项目最近更新的功能
AnyQ项目最近更新的功能主要包括:
-
新增插件支持:AnyQ系统新增了多种插件支持,包括自定义词典加载、Question分析方法、检索方式、匹配相似度、排序方式等,进一步增强了系统的灵活性和可扩展性。
-
优化语义匹配模型:基于SimNet框架,AnyQ系统优化了语义匹配模型,提升了FAQ问答场景中的语义匹配准确率。
-
改进配置化管理:AnyQ系统改进了配置化管理方式,使得开发者可以更方便地通过配置文件来管理和调整系统的各项功能。
通过这些更新,AnyQ项目在功能和性能上都有了显著的提升,为开发者提供了更加强大和灵活的FAQ问答系统解决方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00