腾讯开源 WeKnora 知识库介绍

项目概述

腾讯于 2025 年 8 月正式开源了基于大语言模型的文档理解与检索工具 WeKnora，这一举措标志着国内企业在 AI 文档处理领域迈出的重要一步。WeKnora 专为处理复杂多模态文档设计，为企业知识管理、学术研究和行业应用提供了强大的技术底座，预示着文档处理技术正朝着智能化和模块化的方向加速演进。

项目核心价值

多模态处理：突破传统文档格式限制，实现文本、表格、图像的统一解析
智能交互：基于大语言模型的自然语言问答与多轮对话能力
灵活部署：支持本地化、私有云及微信生态集成的多场景部署方案

核心功能特点

多模态文档解析能力

WeKnora 能够高效处理 PDF、Word、图片等多种格式文档，通过先进的语义处理技术将非结构化信息转化为结构化数据。其自适应解析引擎可根据文档类型动态调整策略：

对可编辑文档直接提取文本流
对扫描版 PDF 启用高精度 OCR 识别
对图文混排文档自动区分文本与示意图
将表格数据转换为结构化 JSON 格式

智能交互与问答系统

基于大语言模型的上下文理解能力，支持：

精准回答用户问题，理解复杂语义
多轮对话功能，满足深度交互需求
自然语言查询，无需记忆关键词
结合业务背景解读数据，必要时主动追问

模块化架构设计

采用解耦设计，核心组件包括：

文档解析模块：处理各类格式文件的内容提取
向量化处理模块：将文本转换为语义向量
检索引擎模块：实现高效内容召回
大模型推理模块：生成精准回答
交互展示模块：提供用户界面与 API 接口

技术架构

WeKnora 采用五层架构设计，各模块独立封装又协同联动：

文档处理层
- 多格式支持：PDF、Word、图片等
- OCR 技术：识别图片中的文本信息
- 表格提取：将表格转换为结构化数据
- 预处理效率较传统工具提升 300% 以上
知识建模层
- 滑动窗口分块算法（默认 512token 窗口）
- Sentence-BERT 模型生成 768 维向量嵌入
- 知识图谱构建：自动识别实体关系
- 支持实体链接与关系抽取技术
检索引擎层
- 混合检索策略：关键词 + 向量 + 知识图谱
- BM25 算法处理关键词匹配
- Dense Retrieval 向量检索提升语义相关性
- 交叉注意力重排序模型优化结果
推理生成层
- 集成 Qwen、DeepSeek 等主流 LLM
- RAG 技术确保回答事实一致性
- "分段摘要 - 交叉验证" 机制避免幻觉
- 支持私有部署与多轮上下文理解
交互展示层
- React 构建的 Web UI 界面
- 拖拽上传与可视化知识库管理
- RESTful API 接口
- 微信生态无缝集成

应用场景

应用场景	具体应用	核心价值
企业知识管理	内部文档检索、规章制度问答	提升知识查找效率
科研文献分析	论文检索、研究报告分析	加速文献调研进程
产品技术支持	技术手册查询、故障排查	减少技术支持负担
法律合规审查	合同条款检索、法规政策查询	降低法律风险
医疗知识辅助	医学文献检索、诊疗指南查询	辅助临床决策

开源信息

开源协议：MIT 协议
项目地址：https://github.com/Tencent/WeKnora
社区参与：欢迎 Bug 修复、功能开发、文档改进等贡献
部署方式：支持本地化部署、Docker 镜像、微信生态集成

使用指南

快速开始

克隆项目仓库：git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
参考 README 文档配置环境
运行一键启动脚本：./start_weknora.sh
访问 Web UI：http://localhost:8000

注意事项

建议使用 Python 3.8 + 环境
支持主流向量数据库：PostgreSQL (pgvector)、Elasticsearch
大模型可灵活切换：本地部署或调用 API 服务

图片说明

由于 WeKnora 项目开源时间较短（2025 年 8 月发布），目前公开渠道暂未获取到官方 Logo 和架构图。我们已通过文字详细描述了系统架构和功能特点，您也可以访问项目 GitHub 仓库获取最新资料。未来随着项目成熟，建议补充以下图片：

官方 Logo
系统架构图
Web UI 界面截图
知识图谱展示示例

总结

WeKnora 作为腾讯开源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，为企业知识管理提供了高效解决方案。其灵活的部署方式和强大的定制化能力，使其适用于多种行业场景。尽管目前图片资源有限，但文字描述已涵盖核心功能和技术细节，可满足基本使用需求