WeKnora：基于大模型的新一代文档理解与检索框架

推荐语

腾讯开源WeKnora文档智能问答框架，让复杂文档检索变得简单高效。

核心内容：
1. 模块化架构设计：从文档处理到生成推理的全流程解决方案
2. 五大技术亮点：多模态认知、灵活RAG、精准推理等创新特性
3. 企业级应用场景：覆盖知识管理、科研分析、技术支持等需求

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

腾讯近期正式开源了全新的文档理解与语义检索框架 WeKnora（维娜拉），这是一套专为结构复杂、内容异构的文档场景打造的智能问答解决方案。

官网地址：https://weknora.weixin.qq.com

架构设计

WeKnora采用现代化模块化设计，构建了一条完整的文档理解与检索流水线。

系统主要包括以下几个核心模块：

1. 文档处理层：负责多种格式文档的解析与预处理，将非结构化内容转换为结构化数据。

2. 知识建模层：通过向量化、分块、知识图谱、索引等技术构建知识表示。

3. 检索引擎层：集成多种检索策略，实现高效、精准的内容召回。

4. 推理生成层：利用大语言模型对检索结果进行理解和生成。

5. 交互展示层：提供直观的用户界面和标准API接口。

技术亮点

WeKnora 基于大语言模型（LLM）构建，融合了多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，打造了高效、可控的端到端文档问答流程。系统主要特性包括：

1. 强大的多模态认知引擎：精准解析 PDF、Word、图片中的图文混排内容，提取文本、表格及图像语义信息，融合 OCR 与跨模态建模技术，构建统一的结构化知识中枢。

2. 模块化 RAG 流水线设计：支持自由组合检索策略、大语言模型与向量数据库。能够无缝集成 Ollama 等平台，灵活切换 Qwen、DeepSeek 等主流模型，满足企业知识库高效定制需求。

3. 精准推理与可信决策保障：结合私有化部署、多轮上下文深度理解与全链路可视化评估，为高敏感场景提供可靠的知识支撑，打造安全可控的智能问答系统。

4. 灵活适配多种生产环境：支持本地化部署和Docker镜像，兼容私有云及离线环境，内置监控日志体系，提供全链路可观测性，帮助运维人员高效管理。

5. 开箱即用的交互体验：提供一键启动脚本和直观的Web UI界面，非技术用户也可以快速完成文档索引、智能问答等服务的部署与应用。

应用场景

WeKnora 广泛适用于多种企业级文档问答场景：

1. 企业知识管理：内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询。

2. 科研文献分析：论文检索、研究报告分析、学术资料整理。

3. 产品技术支持：产品手册问答、技术文档检索、故障排查。

4. 法律合规审查：合同条款检索、法规政策查询、案例分析。

5. 医疗知识辅助：医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析。

功能展示

直观易用的 Web 界面

WeKnora 提供了清晰直观的 Web 交互界面，让用户无需编程即可轻松使用：

知识库管理：支持拖拽上传各类文档，自动识别文档结构并提取核心知识，建立索引。系统清晰展示处理进度和文档状态，实现高效的知识库管理。

智能问答体验：支持图文混合呈现，直观展示引用来源和模型的推理过程。系统支持多轮交互，深入探讨话题，提供更精准的答案。

知识图谱可视化

WeKnora 支持将文档转化为知识图谱，展示文档中不同段落之间的关联关系：

开启知识图谱功能后，WeKnora会分析并构建文档内部的语义关联网络，不仅帮助用户理解文档内容，还为索引和检索提供结构化支撑，提升检索结果的相关性和广度。

快速开始

本地部署

WeKnora 提供了完整的 Docker 化部署方案，只需几步即可快速启动：

# 1. 克隆代码仓库

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora

# 2. 配置环境
cp .env.example .env

# 3. 启动服务
./scripts/start_all.sh

启动后，即可通过浏览器访问 Web 界面（http://localhost），体验完整的文档上传、知识库构建与智能问答功能。

使用微信对话开放平台

WeKnora 作为微信对话开放平台（https://chatbot.weixin.qq.com/login）的核心技术框架，提供更简便的使用方式：

零代码部署：只需上传知识，即可在微信生态中快速部署智能问答服务，实现“即问即答”的体验。

高效问题管理：支持高频问题的独立分类管理，提供丰富的数据工具，确保回答精准可靠且易于维护。

微信生态覆盖：通过微信对话开放平台，WeKnora的智能问答能力可无缝集成到公众号、小程序等微信场景中，提升用户交互体验。

开源与协作

WeKnora采用MIT协议开源，欢迎社区用户参与贡献。无论是Bug修复、功能开发、文档改进还是用户体验优化，我们期待您的参与与反馈。

项目地址：https://github.com/Tencent/WeKnora

立即访问 GitHub 仓库，了解更多详情，共同构建更智能、更高效的文档理解与检索新范式！

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