WeKnora腾讯刚开源5天的知识库!打通多模态文档-召回-生成全流程构建自主知识引擎
企业文档堆积如山,客服被重复问题淹没?当你的同事还在手动翻找合同条款时,某金融公司的新人已用自然语言3秒调出精准案例——腾讯开源的知识库 WeKnora。
痛点觉醒:企业知识管理的「三重困境」
文档黑洞:PDF/Word/图片中的表格、公式、流程图在传统检索中集体「失声」
安全枷锁:金融、医疗等行业因合规要求,ChatGPT API成了禁区
部署噩梦:运维团队面对AI组件像在拼没有说明书的乐高
某券商法务部的真实场景:
“每次找相似判例要翻300页PDF,现在AI自动关联《民法典》第584条+最高法指导案例,耗时从3小时缩至10秒”
整体架构
核心功能
• 精准内容提取: 支持PDF、Word、图片等多种文档类型,深度解析结构并构建统一语义视图。• 智能上下文理解与交互: 集成大语言模型技术,深入理解文档内容与用户意图,支持精准问答与多轮对话。• 全流程可扩展架构: 提供从文档解析、信息嵌入、内容召回、结果生成的全流程模块化设计,便于灵活集成与深度定制。• 高效混合检索引擎: 融合关键词搜索、向量检索、知识图谱查询,提升内容查找效率与准确性。• 开箱即用: 通过直观的Web界面和标准API提供流畅体验,零技术门槛快速上手。• 安全自主可控: 全面支持本地化部署与私有云方案,确保核心数据100%掌握在您手中。
适用场景
企业知识管理 | ||
科研文献分析 | ||
产品技术支持 | ||
法律合规审查 | ||
医疗知识辅助 |
多模态解析引擎——让机器真正「看懂」文档
通过OCR+跨模态建模:
• 财务报表中的折线图→「Q2营收环比增长18%」• 论文里的化学方程式→识别为「酯化反应过程」
可插拔架构——像搭积木一样组装AI流水线
企业可自由组合:
• 检索策略:BM25关键词搜索 + 向量语义召回 + 知识图谱关联• 模型引擎:本地部署Qwen-72B 或 Ollama 启动任意引擎• 存储方案:敏感数据存私有PGvector,公开数据用Elasticsearch
WeKnora GitHub:https://github.com/Tencent/WeKnora
官网: https://weknora.weixin.qq.com/
项目刚刚开放源码,正处于 初始运行阶段。当前的功能完备度和健壮性仍有相当大的提升空间。大家可以抱着“测试探索”、“帮助项目成长”的心态去使用。
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腾讯开源重磅项目:WeKnora让企业文档瞬间变身AI知识库!
最近腾讯开源了一个挺有意思的项目WeKnora,在GitHub上关注度涨得很快。作为一个正在学习和研究RAG技术的开发者,看到是基于RAG的文档问答系统,而且又是微信对话开放平台的核心技术栈,立马就去
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