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WeKnora
WeKnora简介
WeKnora 是腾讯开源的文档理解与检索框架，基于大语言模型打造，专门适用于结构复杂、内容多样的文档场景。它采用模块化架构，整合了多模态预处理、语义向量索引、智能召回和大模型生成推理等功能，能构建高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（检索增强生成）机制，把上下文相关片段和语言模型结合起来，让语义回答质量更高。
主要特点
支持解析 PDF、Word、图片等多种文档格式，并提取其中的语义。
采用 RAG 机制，结合上下文片段和语言模型生成高质量回答。
模块化架构灵活，能对解析、嵌入、召回、生成等全流程进行解耦和扩展。
支持关键词、向量、知识图谱等多种检索策略，还提供 Web 界面和 API 接口。
可本地化和私有云部署，保障数据安全可控。
技术亮点
强大的多模态认知引擎：WeKnora能精准解析 PDF、Word、图片等文档里的图文混排内容，提取文本、表格和图像的语义信息，融合 OCR 和跨模态建模技术，构建统一的结构化知识中枢。
模块化 RAG 流水线设计：可自由组合 BM25、向量检索、知识图谱等检索策略，搭配 Qwen、DeepSeek 等大语言模型和向量数据库，灵活满足企业的定制需求。
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和全链路可视化评估，为高敏感场景提供安全可控的知识支撑。
灵活适配多种生产环境：WeKnora支持本地化部署、Docker 镜像和私有云环境，内置监控日志体系，能满足离线场景需求。
开箱即用的交互体验：WeKnora提供直观的 Web 界面和标准 API，支持拖拽上传文档、多轮问答和知识图谱可视化，非技术人员也能快速上手。
适用场景
企业知识管理：用于内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询等。
科研文献分析：可进行论文检索、研究报告分析、学术资料整理等。
产品技术支持：包括产品手册问答、技术文档检索、故障排查等。
法律合规审查：如合同条款检索、法规政策查询、案例分析等。
医疗知识辅助：用于医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析等。
WeKnora的使用方法
部署 WeKnora：可通过 Docker 镜像部署，几步就能快速启动服务；也能在本地环境通过代码部署，按照官方文档指引操作即可。
克隆代码仓库。
配置环境变量。
启动服务。
文档上传：登录WeKnora平台后，通过拖拽或选择文件的方式上传需要处理的文档，系统会自动解析并构建索引。
知识检索：在WeKnora搜索框输入关键词，就能快速检索相关内容。支持全文检索、模糊检索等多种方式，还能设置条件精准检索。
结果查看与分析：检索结果以列表形式展示，点击可看详情。对于复杂文档，能利用知识图谱等功能深入分析理解。
WeKnora项目地址：https://github.com/Tencent/WeKnora
