腾讯近期正式开源了全新的文档理解与语义检索框架 WeKnora（维娜拉），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。
根据介绍，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：
- 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。
- 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。
- 检索引擎层：集成多种检索策略，实现高效、精准的内容召回。
- 推理生成层：利用大语言模型对检索结果进行理解和生成。
- 交互展示层：提供直观的用户界面和标准API接口。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
WeKnora 广泛适用于多种企业级文档问答场景，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。
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。