QAnything、LangChain-Chatchat、ChatQA对比评测：哪个本地知识库问答更适合你？

最近我试了三个挺火的知识库问答引擎，分别是网易的 QAnything、开源中文问答 LangChain-Chatchat、还有英伟达出品的 ChatQA。它们都号称能“精准问答”、“高效离线”、“中文友好”啥的，听着都挺牛，但真用起来感觉还是蛮不一样的。

所以这篇就直接聊聊它们的核心区别、各自适合的场景，还有我用下来的一些主观感受。别再云评测了，咱直接对比干货。

0.1 QAnything：拖文档就能用，网易的东西确实亲民

QAnything 是网易有道出的免费开源工具，基于他们自己的大模型搞的 RAG 架构。比较特别的是它支持直接拖各种文档，txt、pdf、word 啥的都行，然后本地部署起来问问题。

优点：

• 支持离线运行，不用担心联网和隐私问题。
• 支持超多格式的文件导入，部署起来也不复杂。
• 自带 UI，安装好就能直接拖文档用，对小白用户特别友好。

但问题是：

• 模型底层逻辑是有道的“子曰”，在中文理解上还行，但没有特别惊艳。
• 推理复杂问题时偶尔会有点“发呆”，就是答不上来。

适合人群：对安全敏感，希望离线运行，且文件格式复杂的本地问答需求。

0.2 LangChain-Chatchat：专注中文场景的开源王者？

这个项目是基于 LangChain 思路 + ChatGLM 之类模型开发的本地知识库问答引擎，主打中文支持强、开箱即用、支持离线部署。

优点：

• 中文分词、语义理解确实做得不错，尤其是多轮对话很顺。
• 模块化，能集成各类开源模型，自由度很高。
• 社区活跃，文档不断完善，部署方案成熟。

用下来我觉得它在“多轮中文问答”和“灵活配置”方面真的表现不错，特别适合拿来搭配自己的知识库搞企业级问答。

可以参考我之前写的：LangChain-Chatchat安装部署教程

缺点嘛，也不是没有：

• 部署虽然灵活，但需要自己捣鼓，有点技术门槛。
• 使用体验还是偏“开发者”，对新手不太友好。

适合人群：需要高度定制、中文场景友好、对模型配置熟悉的用户。

0.3 ChatQA：闭源的“准商业级”问答利器

ChatQA 是英伟达研究团队搞出来的一套 QA 模型，据说能做到 GPT-4 的问答准确性。它虽然闭源，但在学术圈和某些企业应用场景挺火。

特色在于：

• 两阶段指导微调，强化了上下文理解与对话能力。
• 多轮 QA 表现稳定，擅长处理复杂检索增强问答。
• 有些版本内置了文档向量检索模块，效果比普通 embedding 更好。

但是：

• 闭源，想本地跑或者改点东西，基本没戏。
• 需要依赖不少英伟达的 GPU 算力，门槛高。

适合人群：对准确率要求极高、资源充足的企业/研究场景。

0.4 选哪个得看你的需求和技术背景

简单说：

• 想要简单实用、本地问答、拖文档秒问：选 QAnything。
• 想要定制、中文场景强、多轮问答稳：LangChain-Chatchat。
• 想要学术精度高、英文或通用问答强：考虑 ChatQA（如果你能搞到）。