WeKnora - 微信团队开源的文档理解与语义检索框架

WeKnora是什么

WeKnora 是腾讯微信团队开源的文档理解与语义检索框架，基于大语言模型（LLM）。专为处理结构复杂、内容异构的文档而设计，采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建高效、可控的文档问答流程。WeKnora 的核心功能包括多模态文档解析、文档深度理解、语义检索和智能问答。能精准解析PDF、Word、图片等多种格式文档，提取文本、表格及图像语义信息，基于大语言模型进行深度理解，捕捉复杂语义。语义检索功能可以高效找到与查询最相关的文档片段，结合检索到的信息提供上下文感知的智能问答。

WeKnora的主要功能

• 多模态文档解析：支持对PDF、Word、图片等多种格式文档进行结构化内容提取和解析，精准识别文本、表格及图像语义信息。
• 文档深度理解：利用大语言模型对文档内容进行深入理解，捕捉复杂语义，构建文档的语义视图。
• 语义检索：能进行高效的语义检索，快速找到与用户查询最相关的文档片段，支持多种检索策略。
• 智能问答：基于检索到的信息，结合大语言模型生成推理，提供上下文感知的智能问答，生成高质量的语义回答。
• 模块化设计：采用模块化架构，方便用户根据需求自由组合检索策略、大语言模型与向量数据库，易于扩展和集成。
• 灵活部署：支持本地化部署和Docker镜像，兼容私有云及离线环境，满足不同生产环境的需求。
• 交互体验：提供一键启动脚本和直观的Web UI界面，用户可以快速上手，实现开箱即用。

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

• 大语言模型（LLM）：大语言模型是基于深度学习技术构建的模型，通过在海量文本数据上进行训练，能理解和生成自然语言文本。可以捕捉语言的复杂模式和语义关系，广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等领域，为自然语言处理任务提供了强大的基础能力。
• 多模态预处理：多模态预处理技术能处理包含文本、图像等多种数据类型的文档。通过提取不同模态的信息，如文本内容、图像特征等，将这些信息融合起来，为后续的语义理解和检索提供更丰富的语义表示，有助于更全面地理解文档内容。
• 语义向量索引：语义向量索引是将文本或文档转换为向量形式，构建索引以实现快速检索的技术。通过将语义信息编码为向量，系统可以利用向量之间的相似度来检索与查询语义最相关的文档片段，提高检索的准确性和效率。
• 检索增强生成（RAG）：检索增强生成是一种结合检索和生成的机制，先从文档集合中检索与查询相关的片段，然后将这些片段作为上下文信息输入到语言模型中，生成更准确、更相关的回答。这种机制能充分利用文档中的上下文信息，提升回答的质量。
• 模块化架构：模块化架构是一种将系统划分为多个可独立开发、测试和部署的模块的设计方式。在人工智能系统中，模块化架构允许用户根据需求灵活组合不同的组件，如不同的检索策略、语言模型或数据库，提高系统的可扩展性和适应性。
• 多轮对话与上下文理解：多轮对话技术使人工智能系统能与用户进行连续的交互，在对话过程中理解和利用上下文信息。通过跟踪对话历史，系统可以提供更加准确、连贯和个性化的回答，对于复杂的问答场景和任务至关重要。