别再人工翻文档了！腾讯开源WeKnora，一键搞定“语义搜索+精准问答”，效率翻 10 倍

在当今数字化时代，企业与研究机构面临着海量文档数据的管理和利用挑战。如何高效地解析、检索并理解这些文档内容，成为提升工作效率和知识传递的关键。腾讯开源的WeKnora 项目，凭借其强大的文档理解与语义检索能力，为企业和科研人员提供了一种全新的解决方案。

一、项目概述（💡WeKnora 是什么？）

WeKnora 是腾讯开源的基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架。它采用模块化设计，支持多模态文档解析（如 PDF、Word、图片等），通过 RAG（检索增强生成）机制实现精准问答。

WeKnora 提供强大的多模态认知引擎、灵活的检索策略、私有化部署和开箱即用的 Web UI 界面，适用于企业知识管理、科研文献分析、法律合规审查等场景，支持本地化部署和微信生态集成，助力高效的知识管理和智能问答。

二、主要功能

（一）多模态文档解析

WeKnora 支持多种格式文档（如 PDF、Word、图片等）的精准解析，提取文本、表格及图像语义，构建统一的结构化知识中枢。这一功能使得用户可以轻松处理各种类型的文档，无需担心格式限制。

（二）智能语义检索

WeKnora 基于语义向量索引和多种检索策略（如关键词、向量检索、知识图谱检索），实现高效、精准的内容召回。它能够理解用户的自然语言查询，并快速返回与查询语义相关的文档片段，极大地提高了检索效率。

（三）大语言模型集成

WeKnora 支持集成主流大语言模型（如 Qwen、DeepSeek 等），提供上下文感知和多轮对话功能，生成高质量的智能问答。通过与大语言模型的结合，WeKnora 能够提供更加自然、流畅的对话体验，满足用户复杂的问答需求。

（四）知识图谱构建

WeKnora 将文档内容转化为知识图谱，展示段落之间的语义关联，提升检索结果的相关性和广度。知识图谱的构建不仅帮助用户更好地理解文档内容，还为检索和问答提供了更丰富的语义信息。

（五）灵活部署与适配

WeKnora 支持本地化部署、Docker 镜像和私有云部署，适配多种生产环境。它还内置监控日志体系，便于运维管理。这种灵活的部署方式使得用户可以根据自身需求选择最适合的部署方案，确保系统的安全性和稳定性。

（六）用户友好的交互体验

WeKnora 提供直观的 Web UI 界面，支持拖拽上传文档和知识库管理，零代码部署，快速集成到微信生态。用户无需具备深厚的技术背景，即可轻松完成文档索引、智能问答等服务的部署与应用。

三、技术原理

（一）模块化架构

WeKnora 基于模块化设计，构建了一条完整的文档理解与检索流水线。它包括文档解析、向量化处理、检索引擎和大模型推理等核心模块，每个模块都可以灵活配置与扩展。这种设计使得用户可以根据自身需求自由组合检索策略和大语言模型，从而实现高效、可控的文档问答流程。

（二）多模态预处理

WeKnora 支持多种格式的文档解析，包括 PDF、Word、图片等。它通过 OCR 技术和跨模态建模技术，精准解析文档中的图文混排内容，将非结构化内容转换为结构化数据，构建统一的语义视图。这一过程不仅提高了文档解析的准确性，还为后续的语义检索和问答提供了坚实基础。

（三）语义向量索引

WeKnora 将文档内容进行向量化处理，构建高效的语义索引。它支持多种向量数据库，如 PostgreSQL 的 pgvector 和 Elasticsearch 等。通过语义向量索引，WeKnora 能够快速检索出与用户查询语义相关的文档片段，从而实现高效的语义检索。

（四）RAG 机制

WeKnora 基于 Retrieval-Augmented Generation（RAG）机制，将检索到的上下文相关片段与大语言模型结合。这种机制不仅能够实现更高质量的语义回答，还支持复杂的语义建模和多轮对话。通过这种方式，WeKnora 能够更好地理解用户意图，提供更加精准和详细的答案。

四、应用场景

（一）企业知识管理

WeKnora 能够帮助企业员工快速检索内部文档、规章制度和操作手册，提升知识查找效率，降低培训成本。通过智能问答功能，员工可以随时随地获取所需信息，提高工作效率。

（二）科研文献分析

WeKnora 可以加速论文、研究报告和学术资料的检索与分析，助力科研人员高效开展研究工作。它能够快速定位相关文献，提供精准的语义检索结果，帮助科研人员节省时间和精力。

（三）产品技术支持

WeKnora 提供产品手册问答和技术文档检索服务，帮助用户快速解决技术问题，提升客户服务质量。用户可以通过智能问答功能获取详细的产品信息和技术支持，减少对人工客服的依赖。

（四）法律合规审查

WeKnora 支持合同条款检索、法规政策查询和案例分析，提高法律合规效率，降低法律风险。它能够快速检索出相关的法律条款和案例，为法律专业人士提供有力支持。

（五）医疗知识辅助

WeKnora 可以辅助医学文献检索、诊疗指南查询和病例分析，提升医疗决策的科学性和准确性。通过智能问答功能，医护人员可以快速获取相关的医学知识，为患者提供更好的医疗服务。

五、快速使用

（一）环境准备

在开始部署WeKnora 之前，需要确保本地已安装以下工具：

- Docker

- Docker Compose

- Git

（二）安装步骤

1. 克隆代码仓库

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora

2. 配置环境变量

cp .env.example .env

编辑`.env` 文件，填入对应配置信息。所有变量说明详见 `.env.example` 注释。

3. 启动服务

./scripts/start_all.sh

或

make start-all

4. 停止服务

./scripts/start_all.sh --stop

或

make stop-all

（三）访问服务

启动成功后，可以通过以下地址访问服务：

- Web UI：`http://localhost`

- 后端 API：`http://localhost:8080`

- 链路追踪（Jaeger）：`http://localhost:16686`

（四）使用微信对话开放平台

WeKnora 作为微信对话开放平台的核心技术框架，提供了更简便的使用方式：

• 零代码部署：只需上传知识，即可在微信生态中快速部署智能问答服务，实现“即问即答”的体验。
• 高效问题管理：支持高频问题的独立分类管理，提供丰富的数据工具，确保回答精准可靠且易于维护。
• 微信生态覆盖：通过微信对话开放平台，WeKnora 的智能问答能力可无缝集成到公众号、小程序等微信场景中，提升用户交互体验。

六、结语

WeKnora 是腾讯开源的一个极具创新性和实用性的文档理解与语义检索框架。它凭借强大的多模态认知引擎、灵活的检索策略和大语言模型集成能力，为企业和科研人员提供了一种高效的知识管理和智能问答解决方案。无论是企业内部的知识管理，还是科研文献的分析，WeKnora 都能够满足用户复杂多样的需求。希望本文的介绍能够帮助大家更好地了解 WeKnora，并在实际应用中发挥其强大的功能。

七、项目地址

项目官网：https://weknora.weixin.qq.com/

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

本文转载自​​​​​​​​​​​小兵的AI视界​​​​​​​​​​​，作者：AGI小兵