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。专为处理复杂、异构文档场景设计，支持 PDF、Word、图片等多种格式，能精准解析图文混排内容，提取文本、表格及图像语义。采用 RAG 机制，结合上下文相关片段与语言模型，实现高质量的语义回答。WeKnora 采用模块化设计，全流程解耦，便于集成与扩展，支持本地化和私有云部署，数据完全自主可控。提供一键启动脚本和直观的 Web UI 界面，非技术用户也能快速部署。支持微信生态集成，可零代码接入公众号、小程序等场景。
WeKnora的主要功能
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多模态文档解析：支持多种格式文档（如 PDF、Word、图片等），能精准解析图文混排内容，提取文本、表格及图像语义。
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智能语义检索：基于 RAG 机制，结合上下文相关片段与语言模型，实现高质量的语义回答，支持复杂查询。
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灵活扩展与定制：采用模块化设计，全流程解耦，便于开发者集成与扩展，适配不同业务需求。
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安全可控部署：支持本地化、私有云部署，数据自主可控，保障企业信息安全。
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开箱即用体验：提供一键启动脚本和直观的 Web UI 界面，非技术用户也能快速完成部署和使用。
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微信生态集成：可零代码接入微信公众号、小程序等场景，拓展应用范围。
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多样化部署方式：支持本地化、Docker 镜像、私有云部署，适配多种运行环境。
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离线运行支持：可在无网络环境下运行，所有模型和数据本地化，满足特殊场景需求。
WeKnora的官网地址
- 项目官网：https://weknora.weixin.qq.com/
- GitHub仓库：https://github.com/Tencent/WeKnora
WeKnora相关的人工智能知识
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大语言模型（LLM）：大语言模型是基于深度学习的人工智能技术，通过海量文本数据训练，学习语言的模式和语义关系。能生成自然语言文本，理解用户输入的语义，生成符合语境的回答。WeKnora 利用大语言模型的强大能力，为文档理解和语义检索提供核心支持。
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多模态理解：多模态理解是指人工智能系统能同时处理文本、图像等多种类型的数据。WeKnora 支持解析多种格式的文档，包括 PDF、Word 和图片，能提取文本内容并理解图像中的信息。使 WeKnora 可以更全面地解析复杂文档，提供更准确的解析结果。
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语义检索技术：语义检索是一种先进的检索技术，通过理解用户查询的真实意图，从大量文档中提取最相关的片段。WeKnora 采用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，结合上下文相关片段和语言模型生成高质量的回答。
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模块化设计与扩展性：模块化设计是将复杂的系统分解为多个独立的模块，每个模块负责特定的功能。WeKnora 采用模块化设计，将文档解析、嵌入、召回到生成的全流程解耦，使开发者可以根据需求灵活扩展和定制功能。提高了系统的灵活性和可维护性。
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生态集成能力：生态集成能力是指人工智能产品能与现有的业务系统或平台无缝对接。WeKnora 支持微信生态集成，可以零代码接入公众号、小程序等场景。使 WeKnora 能快速融入现有的业务流程，提升产品的实用性和适用性。
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