我们开源啦：WeKnora 基于大模型的新一代文档理解与检索框架

为了让前沿的 AI 技术能够普惠所有开发者，释放创新的潜力。我们将微信对话开放平台的和核心文档理解和检索框架 WeKnora（维娜拉）开源至GitHub，并采用 MIT 许可证！这是一套专为结构复杂、内容异构的文档场景打造的智能问答解决方案。

·商业友好： 允许基于开源成果自由使用并商业化，无任何附加条款。

·极低门槛： 极简授权条款，可视化开箱即用，加速技术普及。

·社区共建： 期待开发者共建，携手定义和创造未来。

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

官方网站：https://weknora.weixin.qq.com

架构设计

WeKnora 采用现代化模块化设计，构建了一条完整的文档理解与检索流水线。

系统主要包括以下几个核心模块：

1.  文档处理层：负责多种格式文档的解析与预处理，将非结构化内容转换为结构化数据。

2.  知识建模层：通过向量化、分块、知识图谱、索引等技术构建知识表示。

3.  检索引擎层：集成多种检索策略，实现高效、精准的内容召回。

4.  推理生成层：利用大语言模型对检索结果进行理解和生成。

5.  交互展示层：提供直观的用户界面和标准API接口。

技术亮点

WeKnora 基于大语言模型（LLM）构建，融合了多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，打造了高效、可控的端到端文档问答流程。系统主要特性包括：

1.  强大的多模态认知引擎：精准解析 PDF、Word、图片中的图文混排内容，提取文本、表格及图像语义信息，融合 OCR 与跨模态建模技术，构建统一的结构化知识中枢。

2.  模块化 RAG 流水线设计：支持自由组合检索策略、大语言模型与向量数据库。能够无缝集成 Ollama 等平台，灵活切换 Qwen、DeepSeek 等主流模型，满足企业知识库高效定制需求。

3.  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与全链路可视化评估，为高敏感场景提供可靠的知识支撑，打造安全可控的智能问答系统。

4.  灵活适配多种生产环境：支持本地化部署和Docker镜像，兼容私有云及离线环境，内置监控日志体系，提供全链路可观测性，帮助运维人员高效管理。

5.  开箱即用的交互体验：提供一键启动脚本和直观的Web UI界面，非技术用户也可以快速完成文档索引、智能问答等服务的部署与应用。

应用场景

WeKnora 广泛适用于多种企业级文档问答场景：

1.  企业知识管理：内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询。

2.  科研文献分析：论文检索、研究报告分析、学术资料整理。

3.  产品技术支持：产品手册问答、技术文档检索、故障排查。

4.  法律合规审查：合同条款检索、法规政策查询、案例分析。

5.  医疗知识辅助：医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析。

功能展示

直观易用的 Web 界面

WeKnora 提供了清晰直观的 Web 交互界面，让用户无需编程即可轻松使用：

知识库管理：支持拖拽上传各类文档，自动识别文档结构并提取核心知识，建立索引。系统清晰展示处理进度和文档状态，实现高效的知识库管理。

智能问答体验：支持图文混合呈现，直观展示引用来源和模型的推理过程。系统支持多轮交互，深入探讨话题，提供更精准的答案。

知识图谱可视化

WeKnora 支持将文档转化为知识图谱，展示文档中不同段落之间的关联关系：

开启知识图谱功能后，WeKnora 会分析并构建文档内部的语义关联网络，不仅帮助用户理解文档内容，还为索引和检索提供结构化支撑，提升检索结果的相关性和广度。



快速开始

本地部署

WeKnora 提供了完整的 Docker 化部署方案，只需几步即可快速启动：

# 1. 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
 
# 2. 配置环境
cp .env.example .env
 
# 3. 启动服务
./scripts/start_all.sh

启动后，即可通过浏览器访问 Web 界面（http://localhost），体验完整的文档上传、知识库构建与智能问答功能。

开源与协作

WeKnora 采用 MIT 协议开源，欢迎社区用户参与贡献。无论是 Bug 修复、功能开发、文档改进还是用户体验优化，我们期待您的参与与反馈。

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

官方网站：WeKnora

立即访问 GitHub 仓库，了解更多详情，共同构建更智能、更高效的文档理解与检索新范式！