腾讯开源文档理解及语义检索框架

WeKnora是什么

WeKnora 是腾讯官方开源的一个基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架。该框架采用模块化架构设计，支持多种格式的多模态文档解析能力，包括PDF、Word文档以及图片等多种类型的文件处理。通过先进的RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，WeKnora能够实现精准问答功能。作为一款集成了强大认知引擎和灵活检索策略的知识管理工具，WeKnora不仅提供私有化部署方案，还具备直观的Web界面，可直接用于企业知识管理、科研文献分析、法律合规审查等多种场景应用，并支持与微信生态无缝对接。

WeKnora的主要功能

• 多模态文档解析能力：支持多种格式的文件解析，包括PDF、Word文档和图片等。通过OCR技术和跨模态建模技术，能够准确提取文档中的文本内容、表格数据及图像信息，并将其转化为结构化的知识体系。
• 智能语义检索功能：基于先进的向量索引技术和多维度检索策略（如关键词匹配、向量相似度计算和知识图谱查询），实现快速而精准的内容召回，确保用户能够高效获取所需信息。
• 大语言模型支持：集成主流的大语言模型（如Qwen、DeepSeek等），并结合上下文理解能力，提供多轮对话交互功能。通过RAG机制将检索到的相关内容与大模型的推理能力相结合，生成高质量的回答。
• 知识图谱构建与管理：自动将文档内容转化为结构化的知识图谱，并展示段落之间的语义关联关系。这种图谱化表达方式能够显著提升检索结果的相关性和覆盖面。
• 灵活的部署方案：支持本地部署、Docker容器化以及私有云环境等多种部署方式，满足不同场景下的需求。同时内置监控和日志管理功能，便于运维管理和系统维护。
• 用户友好的交互界面：提供直观易用的Web UI界面，支持通过拖拽方式上传文档和知识库管理操作。无需编写代码即可快速完成部署，并能与微信生态实现无缝集成，提升企业内部的知识管理水平。

WeKnora的技术架构解析

• 模块化设计：框架采用模块化的架构设计，构建了一条完整的文档理解与检索流水线。主要包括文档解析、向量化处理、检索引擎和大模型推理等核心功能模块，每个模块均可独立配置和扩展，支持自由组合不同的检索策略和大语言模型。
• 多模态预处理技术：通过OCR技术和跨模态建模方法，精准识别并解析文档中的图文混排内容。将非结构化的文本信息转换为结构化数据格式，构建统一的语义视图以供后续处理使用。
• 向量索引机制：采用先进的语义向量化技术对文档内容进行特征提取，并基于这些特征建立高效的语义索引。支持多种向量数据库（如PostgreSQL的pgvector、Elasticsearch等），实现快速的语义检索和匹配。
• RAG机制应用：结合Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术，将检索到的相关上下文内容与大语言模型相结合。这种机制不仅提升了回答质量，还支持复杂语义建模和多轮对话功能。

WeKnora的项目资源

• 官方网站：WeKnora 官网链接
• GitHub开源地址：Tencent WeKnora 仓库地址

WeKnora的应用场景

• 企业知识管理：通过快速检索内部文档、规章制度和操作手册，显著提升员工的知识获取效率，降低培训成本。
• 科研文献分析：加速论文、研究报告和学术资料的检索与分析过程，为研究人员提供高效的支持工具。
• 产品技术支持：提供便捷的产品手册问答和技术文档查询服务，帮助用户快速解决技术问题，提升客户服务质量。
• 法律合规审查：支持合同条款检索、法规政策查询和案例分析等功能，显著提高法律事务处理的效率并降低潜在风险。
• 医疗知识辅助：为医学文献检索、诊疗指南查询和病例分析提供智能化支持，提升医疗决策的科学性和准确性。