WeKnora 是騰訊開源的文檔理解與檢索框架，基于大語言模型打造，專門適用于結構復雜、內容多樣的文檔場景。它采用模塊化架構，整合了多模態預處理、語義向量索引、智能召回和大模型生成推理等功能，能構建高效、可控的文檔問答流程。核心檢索流程基于 RAG（檢索增強生成）機制，把上下文相關片段和語言模型結合起來，讓語義回答質量更高。

主要特點

• 支持解析 PDF、Word、圖片等多種文檔格式，并提取其中的語義。

• 采用 RAG 機制，結合上下文片段和語言模型生成高質量回答。

• 模塊化架構靈活，能對解析、嵌入、召回、生成等全流程進行解耦和擴展。

• 支持關鍵詞、向量、知識圖譜等多種檢索策略，還提供 Web 界面和 API 接口。

• 可本地化和私有云部署，保障數據安全可控。

技術亮點

• 強大的多模態認知引擎：WeKnora能精準解析 PDF、Word、圖片等文檔里的圖文混排內容，提取文本、表格和圖像的語義信息，融合 OCR 和跨模態建模技術，構建統一的結構化知識中樞。

• 模塊化 RAG 流水線設計：可自由組合 BM25、向量檢索、知識圖譜等檢索策略，搭配 Qwen、DeepSeek 等大語言模型和向量數據庫，靈活滿足企業的定制需求。

• 精準推理與可信決策保障：結合私有化部署、多輪上下文深度理解和全鏈路可視化評估，為高敏感場景提供安全可控的知識支撐。

• 靈活適配多種生產環境：WeKnora支持本地化部署、Docker 鏡像和私有云環境，內置監控日志體系，能滿足離線場景需求。

• 開箱即用的交互體驗：WeKnora提供直觀的 Web 界面和標準 API，支持拖拽上傳文檔、多輪問答和知識圖譜可視化，非技術人員也能快速上手。

適用場景

• 企業知識管理：用于內部文檔檢索、規章制度問答、操作手冊查詢等。

• 科研文獻分析：可進行論文檢索、研究報告分析、學術資料整理等。

• 產品技術支持：包括產品手冊問答、技術文檔檢索、故障排查等。

• 法律合規審查：如合同條款檢索、法規政策查詢、案例分析等。

• 醫療知識輔助：用于醫學文獻檢索、診療指南查詢、病例分析等。

WeKnora的使用方法

• 部署 WeKnora：可通過 Docker 鏡像部署，幾步就能快速啟動服務；也能在本地環境通過代碼部署，按照官方文檔指引操作即可。

• 克隆代碼倉庫。

• 配置環境變量。

• 啟動服務。

• 文檔上傳：登錄WeKnora平臺后，通過拖拽或選擇文件的方式上傳需要處理的文檔，系統會自動解析并構建索引。

• 知識檢索：在WeKnora搜索框輸入關鍵詞，就能快速檢索相關內容。支持全文檢索、模糊檢索等多種方式，還能設置條件精準檢索。

• 結果查看與分析：檢索結果以列表形式展示，點擊可看詳情。對于復雜文檔，能利用知識圖譜等功能深入分析理解。

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