本次演讲聚焦 “大模型驱动下的知识库问答体系革新”，深度解析网易有道 QAnything 从技术底层到应用落地的全流程实践。重点包括：基于 OCR 与 NMT 的早期技术积累，以及最新架构上融合的视觉模型、图谱模型，以及多跳推理模型，通过 BCEmbedding 模型与 Rerank 机制重构检索逻辑，使问答准确率显著提升，可解决各类复杂问题的问答，同时实现各类图片问答包括自然类图片、数据类图片、流程图类图片；开源版本支持离线部署、多语种检索等场景化能力；与 OpenCloudOS 联合推出的私有化方案，满足各类复杂业务需求。通过 Docker 一键部署解决企业环境配置痛点，实现稳定性与性能的双重优化。演讲还将通过真实案例揭示大模型时代 RAG 系统的技术挑战与破局路径。

创作场景

QAnything：大模型驱动下的知识库问答体系革新与实践