本期是概述，主要就是概述整个项目，我这里直接给出本期的目录吧：

• 为什么希望讲解这个项目。
• 项目内代码结构概述。
• 服务架构。
• 算法以外的细节。
• 算法服务sanic。
• 大模型部署。
• 小模型部署。
• 中间件。

为什么要讲解这个项目

相比于论文中的对RAG的探索，实践更讲求实用性和全链路的完整性，类似文档处理、精排等逻辑在现实中的使用，一个很快的学习方式就是看开源项目，随着RAG项目的逐渐成熟，完整的开源项目也逐渐变多，包括langchain在内，类似Qanything、RAGflow、fastRAG都是一些被人们所提及比较好的项目了，本次选择了Qanything单纯是看了一段时间了（早在），所以来补坑。

Qanything是一个比较综合完整的开源RAG项目，其完整程度在我的视角是在这几个方面：

• RAG全流程都具备，从文件上传、处理到在线推理、排序等，关键模块都是有的，而且中文注释，注释和文档也比较完善，所以很适合学习。
• 包括完整的前后端体系（源码里有看到npm、webpack之类的关键词，相信这块做的也并不含糊）。
• 部署支持多环境和多种功能，从他多个文档里可以看到，支持linux、windows、Mac等多个环境，而且也有很丰富的教程。

因此，我的评价还是挺高的，特此给大家分享一下。也希望大家在我讲解的帮助下，能快速了解这个项目。

项目内代码结构概述

因为整个项目要适配多平台，而且RAG本身是一个完整的系统，所以有大量算法外围的工作，如好几个中间件如milvus，es，mysql，同时有docker、windows等环境的配置教程，还是比较完善的，先来看一眼根目录中的内容。

|-- Dockerfile  # docker构造文件
|-- FAQ.md  # 常见问题回答
|-- FAQ_zh.md # 常见问题回答
|-- LICENSE  # 证书
|-- README.md # README文档
|-- README_zh.md# README文档
|-- assets  # 一些模型之类的文件会放在这里
|-- close.sh # 关闭脚本
|-- docker-compose-linux.yaml # docker构造所需要的yaml文件，linux专用
|-- docker-compose-windows.yaml # docker构造所需要的yaml文件，windows专用
|-- docs  # 各种使用文档
|-- etc   # 其他文件，此处有一个prompt
|-- qanything_kernel # qanything的核心带代码，基本是python，包括服务、算法等算法
|-- requirements.txt # python依赖
|-- run.sh  # 启动脚本
|-- scripts  # 其他脚本
|-- third_party # 三方库
`-- volumes  # 数据库容器的外部映射地址

这里可以看到：

• 根目录下的内容主要集中在服务层面的内容，如docker、服务的启停（run/close）、各种文档（README、docs）等。
• 各种三方的资源似乎都有，可以借此学习一下各种相关组件的知识。
• 算法的核心代码应该是在qanything_kernel里面。

然后来看qanything_kernel中的文件是什么样的。

|-- __init__.py # 空的
|-- configs  # 这里是模型和服务的配置，还有prompt之类的
|-- connector # 中间件的连接工具
|-- core  # milvus、es、mysql的都在里面，大家其实都能参考着用的
|-- dependent_server # 独立服务，这里主要是放大模型服务、ocr服务（图片文字抽取）、重排模型服务的
|-- qanything_server # qanything的核心服务，也是对外的服务，另外还有一些js文件和图片素材，应该是给前端用的。
`-- utils    # 零散的代码工具。这里可以说是宝藏了，里面挺多工具函数自己平时都能用的，类似safe_get等，另外很多文件处理的工具，类似文件加载、切片等，都在里面。

这一层就基本到服务内部了，挺多核心的东西都在这里的。

服务结构

服务结构单独开一章节，详细聊聊里面的内容，通过这个也可以看出完整的RAG系统可能包含什么部分，这个从服务启动的脚本里面能逐步找到的。

首先是服务启动，找到run_for_local_option.sh这个东西，因为本身是python服务，所以启动的时候大都避不开命令python，排除掉一些在线请求的服务，只考虑local模式，并过滤一些大概可以找到这几个命令：

compute_capability=$(python3 scripts/get_cuda_capability.py $gpu_id1)
nohup python3 -u llm_server_entrypoint.py --host="0.0.0.0" --port=36001 --model-path="tokenizer_assets" --model-url="0.0.0.0:10001" > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/llm_server_entrypoint.log 2>&1 &
nohup python3 -u qanything_kernel/dependent_server/rerank_for_local_serve/rerank_server.py > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/rerank_server.log 2>&1 &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id2 nohup python3 -u qanything_kernel/dependent_server/ocr_serve/ocr_server.py > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/ocr_server.log 2>&1 &
nohup python3 -u qanything_kernel/qanything_server/sanic_api.py --mode "local" > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/sanic_api.log 2>&1 &

这里每行的动作，是干了这些事：

• scripts/get_cuda_capability.py：检测cuda可用性
• llm_server_entrypoint.py：启动大模型服务（模型中转，即调接口的），如果要本地部署，还需要用fastchat启动大模型服务。
• ependent_server/rerank_for_local_serve/rerank_server.py：重排序服务
• dependent_server/ocr_serve/ocr_server.py：ocr服务
• qanything_server/sanic_api.py：核心sanic服务

这里看起来，服务的拆分还是比较简单的，但从接口层面，可能就会比较复杂，我们进一步看qanything_kernel\qanything_server\sanic_api.py，直接看这段代码：

app.add_route(document, "/api/docs", methods=['GET'])
app.add_route(new_knowledge_base, "/api/local_doc_qa/new_knowledge_base", methods=['POST'])  # tags=["新建知识库"]
app.add_route(upload_weblink, "/api/local_doc_qa/upload_weblink", methods=['POST'])  # tags=["上传网页链接"]
app.add_route(upload_files, "/api/local_doc_qa/upload_files", methods=['POST'])  # tags=["上传文件"] 
app.add_route(local_doc_chat, "/api/local_doc_qa/local_doc_chat", methods=['POST'])  # tags=["问答接口"] 
app.add_route(list_kbs, "/api/local_doc_qa/list_knowledge_base", methods=['POST'])  # tags=["知识库列表"] 
app.add_route(list_docs, "/api/local_doc_qa/list_files", methods=['POST'])  # tags=["文件列表"]
app.add_route(get_total_status, "/api/local_doc_qa/get_total_status", methods=['POST'])  # tags=["获取所有知识库状态"]
app.add_route(clean_files_by_status, "/api/local_doc_qa/clean_files_by_status", methods=['POST'])  # tags=["清理数据库"]
app.add_route(delete_docs, "/api/local_doc_qa/delete_files", methods=['POST'])  # tags=["删除文件"] 
app.add_route(delete_knowledge_base, "/api/local_doc_qa/delete_knowledge_base", methods=['POST'])  # tags=["删除知识库"] 
app.add_route(rename_knowledge_base, "/api/local_doc_qa/rename_knowledge_base", methods=['POST'])  # tags=["重命名知识库"] 

可以看到，这里的服务接口远比实际想的还要多，这里绝大部分是文档相关的接口，包括文档多个类型的加载、查询、删除，至于这里类似document、new_knowledge_base的定义，都在隔壁的qanything_kernel\qanything_server\handler.py里面（说实话我个人并不喜欢from XXX import *的模式，写起来简单，但是不利于阅读和后续的开发，包括后面可能重名、文件重复之类的，非常不好找，不过见仁见智因地制宜各有取舍吧）。

__all__ = ["new_knowledge_base", "upload_files", "list_kbs", "list_docs", "delete_knowledge_base", "delete_docs",
           "rename_knowledge_base", "get_total_status", "clean_files_by_status", "upload_weblink", "local_doc_chat",
           "document"]

这就是所有的接口。

而这里比较重要的，当然就是/api/local_doc_qa/local_doc_chat这个问答接口了，在线推理主要就是请求这个来实现的。当然了，这里有关上传文件、链接之类的功能，也非常重要，在后续的篇章里，我会谈及，重点分别在“文件处理”、“在线推理”这两步上，敬请期待。

算法之外的细节

本期还是重点聚焦在算法以外的事吧，通过对整体项目多个细节的学习，能让我们的技术栈更加完整吧。

算法服务sanic

sanic似乎不是一个新东西了，qanything用的版本，根据requirements使用的是sanic==23.6.0。

• 官方文档：https://sanic.readthedocs.io/en/stable/

通过这玩意，就能把一个模块包装成服务，供别人随时请求使用了，就这个功能而言，和fastapi（这个的推荐度也比较高）、tornado之类的还是比较类似的。

这里以一个最简单的接口来解释一下。首先是需要定义一个接口，在qanything项目内就是一个handler，写在qanything_kernel\qanything_server\handler.py里面。这是其中一个最简单的，展示基本文档的接口。

from sanic import request
from sanic.response import text as sanic_text
async def document(req: request):
    description = """
# QAnything 介绍
...
"""
    return sanic_text(description)

有了这个接口后，在服务的启动中，增加这个接口即可。

from sanic import Sanic
app = Sanic("QAnything")
app.add_route(document, "/api/docs", methods=['GET'])

app.run(host='0.0.0.0', port=8777, workers=10, access_log=False)

这样就完成了一个接口的编写，还是比较简单的。

具体详细的使用方法，包括POST请求、流式等，具体可以详细看看项目，这些都是有的。

大模型部署

大模型服务这里使用了两种方案，一种是直接用sanic做中转站的方案，一种是使用fastchat来进行。

先把整块部署代码的启动脚本搬出来，比较长，可以直接翻到最后面看解析。

if [ "$runtime_backend" = "default" ]; then
    echo "Executing default FastTransformer runtime_backend"
    # start llm server
    # 判断一下，如果gpu_id1和gpu_id2相同，则只启动一个triton_server
    if [ $gpu_id1 -eq $gpu_id2 ]; then
        echo "The triton server will start on $gpu_id1 GPU"
        CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id1 nohup /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-store=/model_repos/QAEnsemble --http-port=10000 --grpc-port=10001 --metrics-port=10002 --log-verbose=1 >  /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/llm_embed_rerank_tritonserver.log 2>&1 &
        update_or_append_to_env "RERANK_PORT" "10001"
        update_or_append_to_env "EMBED_PORT" "10001"
    else
        echo "The triton server will start on $gpu_id1 and $gpu_id2 GPUs"

        CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id1 nohup /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-store=/model_repos/QAEnsemble_base --http-port=10000 --grpc-port=10001 --metrics-port=10002 --log-verbose=1 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/llm_tritonserver.log 2>&1 &
        CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id2 nohup /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-store=/model_repos/QAEnsemble_embed_rerank --http-port=9000 --grpc-port=9001 --metrics-port=9002 --log-verbose=1 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/embed_rerank_tritonserver.log 2>&1 &
        update_or_append_to_env "RERANK_PORT" "9001"
        update_or_append_to_env "EMBED_PORT" "9001"
    fi

    cd /workspace/qanything_local/qanything_kernel/dependent_server/llm_for_local_serve || exit
    nohup python3 -u llm_server_entrypoint.py --host="0.0.0.0" --port=36001 --model-path="tokenizer_assets" --model-url="0.0.0.0:10001" > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/llm_server_entrypoint.log 2>&1 &
    echo "The llm transfer service is ready! (1/8)"
    echo "大模型中转服务已就绪! (1/8)"
else
    echo "The triton server for embedding and reranker will start on $gpu_id2 GPUs"
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id2 nohup /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-store=/model_repos/QAEnsemble_embed_rerank --http-port=9000 --grpc-port=9001 --metrics-port=9002 --log-verbose=1 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/embed_rerank_tritonserver.log 2>&1 &
    update_or_append_to_env "RERANK_PORT" "9001"
    update_or_append_to_env "EMBED_PORT" "9001"

    LLM_API_SERVE_CONV_TEMPLATE="$conv_template"
    LLM_API_SERVE_MODEL="$model_name"

    check_folder_existence "$LLM_API_SERVE_MODEL"

    update_or_append_to_env "LLM_API_SERVE_PORT" "7802"
    update_or_append_to_env "LLM_API_SERVE_MODEL" "$LLM_API_SERVE_MODEL"
    update_or_append_to_env "LLM_API_SERVE_CONV_TEMPLATE" "$LLM_API_SERVE_CONV_TEMPLATE"

    mkdir -p /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs && cd /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs
    nohup python3 -m fastchat.serve.controller --host 0.0.0.0 --port 7800 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs/fschat_controller_7800.log 2>&1 &
    nohup python3 -m fastchat.serve.openai_api_server --host 0.0.0.0 --port 7802 --controller-address http://0.0.0.0:7800 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs/fschat_openai_api_server_7802.log 2>&1 &

    gpus=$tensor_parallel
    if [ $tensor_parallel -eq 2 ]; then
        gpus="$gpu_id1,$gpu_id2"
    else
        gpus="$gpu_id1"
    fi

    case $runtime_backend in
    "hf")
        echo "Executing hf runtime_backend"
        
        CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpus nohup python3 -m fastchat.serve.model_worker --host 0.0.0.0 --port 7801 \
            --controller-address http://0.0.0.0:7800 --worker-address http://0.0.0.0:7801 \
            --model-path /model_repos/CustomLLM/$LLM_API_SERVE_MODEL --load-8bit \
            --gpus $gpus --num-gpus $tensor_parallel --dtype bfloat16 --conv-template $LLM_API_SERVE_CONV_TEMPLATE > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs/fschat_model_worker_7801.log 2>&1 &

        ;;
    "vllm")
        echo "Executing vllm runtime_backend"

        CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpus nohup python3 -m fastchat.serve.vllm_worker --host 0.0.0.0 --port 7801 \
            --controller-address http://0.0.0.0:7800 --worker-address http://0.0.0.0:7801 \
            --model-path /model_repos/CustomLLM/$LLM_API_SERVE_MODEL --trust-remote-code --block-size 32 --tensor-parallel-size $tensor_parallel \
            --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization $gpu_memory_utilization --dtype bfloat16 --conv-template $LLM_API_SERVE_CONV_TEMPLATE > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/fastchat_logs/fschat_model_worker_7801.log 2>&1 &
        
        ;;
    "sglang")
        echo "Executing sglang runtime_backend"
        ;;
    *)
        echo "Invalid runtime_backend option"; exit 1
        ;;
    esac
fi

先忽略这里有关rank之类模型部署的内容。

首先是sanic方案，qanything_kernel\dependent_server\llm_for_local_serve\llm_server_entrypoint.py里面，这只是一个中转服务，内部只是在请求QwenTritonModel，调用的逻辑在qanything_kernel\dependent_server\llm_for_local_serve\modeling_qwen.py，不过在代码内没有找到具体模型部署的代码，从请求代码来看，像是有一个grpc接口。

然后是fastchat方案，在else下，代码比较详尽的是runtime_backend为hf和vllm的模式。具体的部署，都是围绕着fastchat进行的（https://github.com/lm-sys/FastChat），这个工具目前看还比较方便的，直接命令式就能做了。

小模型部署

这里涉及的小模型还不少。

首先是向量模型、排序模型，基本的模式都是triton启服务，然后再启一个服务做中转，至少向量模型和排序模型都是，类似下面这样。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id2 nohup /opt/tritonserver/bin/tritonserver --model-store=/model_repos/QAEnsemble_embed_rerank --http-port=9000 --grpc-port=9001 --metrics-port=9002 --log-verbose=1 > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/embed_rerank_tritonserver.log 2>&1 &
nohup python3 -u qanything_kernel/dependent_server/rerank_for_local_serve/rerank_server.py > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/rerank_server.log 2>&1 &

rerank_server后面会请求grpc服务，具体的请求则写在了qanything_kernel\dependent_server\rerank_for_local_serve\rerank_server_backend.py里面。

比较特殊的是OCR模型，内部用的是PaddleOCR，这个直接包了层sanic服务来实现的。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu_id2 nohup python3 -u qanything_kernel/dependent_server/ocr_serve/ocr_server.py > /workspace/qanything_local/logs/debug_logs/ocr_server.log 2>&1 &

中间件

首先是向量库milvus（https://milvus.io/），也支持python（pymilvus==2.3.4）。在qanything的代码中，给出了一个比较完整的客户端使用组件（qanything_kernel\connector\database\milvus\milvus_client.py），这个工具写的很完整，健壮性也很高，仔细研读和使用的可靠性都很高。

至于ES，也就是elasticsearch（项目中用的版本应该是8.11.4），应该是做搜索引擎的鼻祖了，这已经非常成熟，同样支持python客户端的（pip install elasticsearch），qanything_kernel\connector\database\milvus\es_client.py是一个不错的工具，此处ES主要用于字面的检索，在milvus_client.py中有提及字面和向量混合搜索的功能，默认是只支持向量检索，如果要混合检索，就会请求一次ES。

def __search_emb_sync(self, embs, expr='', top_k=None, client_timeout=None, queries=None):
    if not top_k:
        top_k = self.top_k
    milvus_records = self.sess.search(data=embs, partition_names=self.kb_ids, anns_field="embedding",
                                        param=self.search_params, limit=top_k,
                                        output_fields=self.output_fields, expr=expr, timeout=client_timeout)
    milvus_records_proc = self.parse_batch_result(milvus_records)
    # debug_logger.info(milvus_records)

    # 混合检索
    if self.hybrid_search:
        es_records = self.client.search(queries) # 补一个client的定义：self.client = ElasticsearchClient(index_name=self.index_name)
        es_records_proc = self.parse_es_batch_result(es_records, milvus_records)
        milvus_records_proc.extend(es_records_proc)

    return milvus_records_proc

值得提醒的是，ES在比较新的版本其实也支持构造向量索引了（也就是支持向量召回了），此处还使用milvus应该有别的原因吧。

最后就是mysql了，mysql在这里主要是起到了记录文档、知识管理、用户管理等作用，保持数据的一致性，核心代码在qanything_kernel\connector\database\mysql\mysql_client.py，这里的mysql没有做一个通用组件，而是直接定制化了一个类KnowledgeBaseManager，直接做文档、知识等信息的总结。

小结

qanything的内容太多，一篇文章不足以讲述，本期第一篇先给大家介绍这个项目，同时对里面的服务架构进行详细讲解，另外把非得算法，但是值得学习的内容，如算法服务、关键的中间件等，也进行了一定的解析，希望对大家有所帮助。