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腾讯刚开源5天的知识库！打通多模态文档-召回-生成全流程构建自主知识引擎

企业文档堆积如山，客服被重复问题淹没？
当你的同事还在手动翻找合同条款时，某金融公司的新人已用自然语言3秒调出精准案例——腾讯开源的知识库 WeKnora。

痛点觉醒：企业知识管理的「三重困境」

1. 1. 文档黑洞：PDF/Word/图片中的表格、公式、流程图在传统检索中集体「失声」
2. 2. 安全枷锁：金融、医疗等行业因合规要求，ChatGPT API成了禁区
3. 3. 部署噩梦：运维团队面对AI组件像在拼没有说明书的乐高

某券商法务部的真实场景：

“每次找相似判例要翻300页PDF，现在AI自动关联《民法典》第584条+最高法指导案例，耗时从3小时缩至10秒”

整体架构

核心功能

• • 精准内容提取： 支持PDF、Word、图片等多种文档类型，深度解析结构并构建统一语义视图。
• • 智能上下文理解与交互： 集成大语言模型技术，深入理解文档内容与用户意图，支持精准问答与多轮对话。
• • 全流程可扩展架构： 提供从文档解析、信息嵌入、内容召回、结果生成的全流程模块化设计，便于灵活集成与深度定制。
• • 高效混合检索引擎： 融合关键词搜索、向量检索、知识图谱查询，提升内容查找效率与准确性。
• • 开箱即用： 通过直观的Web界面和标准API提供流畅体验，零技术门槛快速上手。
• • 安全自主可控： 全面支持本地化部署与私有云方案，确保核心数据100%掌握在您手中。

适用场景

WeKnora如何实现「文档超能力」

多模态解析引擎——让机器真正「看懂」文档

通过OCR+跨模态建模：

• • 财务报表中的折线图→「Q2营收环比增长18%」
• • 论文里的化学方程式→识别为「酯化反应过程」

可插拔架构——像搭积木一样组装AI流水线

企业可自由组合：

• • 检索策略：BM25关键词搜索 + 向量语义召回 + 知识图谱关联
• • 模型引擎：本地部署Qwen-72B 或 Ollama 启动任意引擎
• • 存储方案：敏感数据存私有PGvector，公开数据用Elasticsearch

功能演示

知识上传

知识问答入口

图文结果回答

WeKnora GitHub：https://github.com/Tencent/WeKnora

官网： https://weknora.weixin.qq.com/

项目刚刚开放源码，正处于 初始运行阶段。当前的功能完备度和健壮性仍有相当大的提升空间。大家可以抱着“测试探索”、“帮助项目成长”的心态去使用。

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