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WeKnora

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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(tài)預處理、語義向量索引、

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WeKnora簡介

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(tài)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。

WeKnora:騰訊開源的基于LLM的文檔理解與檢索框架

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(shù)據(jù)安全可控。

技術亮點

  • 強大的多模態(tài)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(tài)建模技術,構建統(tǒng)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(shù)據(jù)庫,靈活滿足企業(yè)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(chǎn)環(huán)境:WeKnora支持本地化部署、Docker 鏡像和私有云環(huán)境,內置監(jiān)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(yè)知識管理:用于內部文檔檢索、規(guī)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(chǎn)品技術支持:包括產(chǎn)品手冊問答、技術文檔檢索、故障排查等。

  • 法律合規(guī)審查:如合同條款檢索、法規(guī)政策查詢、案例分析等。

  • 醫(yī)療知識輔助:用于醫(yī)學文獻檢索、診療指南查詢、病例分析等。

WeKnora的使用方法

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(huán)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(huán)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(tǒng)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

與WeKnora相關工具

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