什么是WeKnora

WeKnora 是腾讯开源的一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为处理复杂、异构文档场景设计，旨在提供高效、可控的文档问答解决方案。其核心目标是通过结合大语言模型、检索增强生成（RAG）技术、多模态预处理和语义向量索引等技术，构建一个模块化、可扩展的文档理解与检索系统。

技术原理与架构

WeKnora 的核心技术原理包括以下几个方面：

1. 多模态预处理与解析：WeKnora 支持多种格式的文档处理，包括 PDF、Word、图片等，能够提取文本、表格、图像等信息，并进行结构化处理。其多模态预处理模块能够处理图文混排内容，提取语义信息，并构建统一的结构化知识表示。
2. 知识建模与向量化：通过向量化处理，将文档内容转换为高维向量表示（嵌入），以便进行语义匹配和检索。这一过程有助于构建知识图谱，提升检索的准确性和相关性。
3. 检索与推理：WeKnora 采用检索增强生成（RAG）机制，结合大语言模型和检索到的上下文片段，生成精准、贴近事实的回答。其检索引擎支持多种检索策略，如关键词、向量和知识图谱检索，以提高检索的准确性和效率。
4. 模块化设计：WeKnora 采用模块化架构，包括文档处理、知识建模、检索引擎、推理生成和交互展示等核心模块，支持灵活配置和扩展。这种模块化设计使得 WeKnora 可以适应不同行业和企业的定制化需求。

功能与应用场景

WeKnora 提供了丰富的功能，适用于多种应用场景：

1. 企业知识管理：WeKnora 可用于企业内部文档的智能问答、知识库管理，提升信息检索效率。
2. 科研文献分析：支持科研人员快速查找和分析学术文献，加速研究进程。
3. 产品技术支持与法律合规审查：帮助技术人员快速查找产品手册、合同条款等信息，提高工作效率。
4. 医疗知识辅助：在医疗领域，WeKnora 可用于医学文献检索、诊疗指南查询和病例分析，辅助临床决策。
5. 多模态处理与智能交互：WeKnora 支持多模态文档处理，能够处理图文混排内容，并提供自然语言交互能力，支持多轮对话和深度交互。

部署与开源

WeKnora 采用 MIT 协议开源，支持本地化部署、私有云部署和微信生态集成，提供 Docker 镜像和一键启动脚本，便于快速部署和使用。其开源项目地址为 https://github.com/Tencent/WeKnora 。

总结

WeKnora 是一款基于大语言模型的文档理解与检索框架，通过模块化设计和多模态处理能力，为复杂文档场景提供高效、可控的解决方案。其强大的多模态处理能力、灵活的模块化设计和广泛的应用场景，使其成为企业知识管理、科研文献分析、医疗知识辅助等多个领域的理想选择