腾讯重磅开源！WeKnora：让 AI 精准读懂你的文档，重新定义智能检索

在信息爆炸的数字化时代，海量文档背后蕴藏着巨大知识价值，但传统关键词检索效率低下，大语言模型又面临 “知识过时”“事实幻觉” 的痛点。此时，腾讯开源的 文档理解与检索框架 WeKnora 应运而生。这款基于检索增强生成（RAG）范式的工具，将文档解析、智能检索与大模型推理深度融合，能精准读懂 PDF、Word、图像等异构文档，结合上下文生成高质量答案，为知识管理领域带来颠覆性变革。

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模块化架构：打造全链路文档智能流水线

WeKnora 的强大源于高度解耦的模块化设计，将文档处理全流程拆分为四大核心模块，兼顾开箱即用的便捷性与二次开发的灵活性。

文档解析层

打破格式壁垒，内置多类型解析器，不仅能提取 PDF、Word、图片等文件的文本内容，还能识别表格、公式等结构化信息，转化为统一语义视图。同时支持文件夹批量导入和 URL 在线爬取，大幅降低知识库搭建成本。

向量处理层

实现语义编码，通过预训练模型将文本转化为高维向量，捕捉文字深层语义关联。相比传统关键词检索，它能精准匹配 “远程办公安全” 与 “居家办公网络防护” 这类语义相近的内容，真正实现 “理解式检索”。

检索引擎层

采用 关键词 + 向量 + 知识图谱 混合策略，兼顾精准与全面。向量检索解决语义理解问题，关键词检索锁定专业术语，知识图谱则基于实体关联拓展检索广度，三者结合让检索效率和精度实现双重提升。

大模型推理层

是核心所在，基于 RAG 逻辑将检索到的真实文档片段作为 “知识素材” 输入模型，从根本上解决大模型 “胡编乱造” 的问题，同时支持多轮对话，像专业知识顾问一样与用户深度交流。

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核心亮点：从工具升级为生产力引擎

WeKnora 的三大亮点，让它在众多 RAG 工具中脱颖而出。

其一， ReACT Agent 模式 赋予 AI 自主思考能力。智能体可调用本地知识库、DuckDuckGo 网络搜索和 MCP 工具，通过多轮迭代完成复杂任务。例如下达 “分析 2025 年 AI 行业政策并生成合规报告” 的指令后，Agent 会自动拆解任务、检索信息、整合分析，全程无需人工干预。

其二， 多类型知识库管理 实现一站式知识管理。支持 FAQ 知识库和文档知识库两种类型，前者适配客服咨询场景，后者用于存储长文档，搭配标签管理和在线编辑功能，企业可轻松搭建员工手册、产品技术文档等专属知识库。

其三， 本地与私有云部署 保障数据安全。对于金融、医疗等敏感行业，WeKnora 可部署在本地服务器或私有云，所有数据本地留存，结合完善的权限管理功能，满足企业级数据安全需求。

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多场景落地：赋能个人与企业高效工作

WeKnora 的应用价值已在多个场景得到验证。

在 企业知识管理 中，它能搭建统一智能知识中台，整合各部门分散文档。新员工可直接提问 “年假申请流程” 获取答案，研发人员能快速检索技术方案，客服人员可精准调取 FAQ 内容，帮助企业提升 70% 以上的知识检索效率。

在 学术研究领域 ，WeKnora 可整合知网、万方等平台的文献资源，科研人员输入研究主题，就能自动检索相关论文，提炼核心观点生成综述初稿，大幅缩短文献调研时间。

在 法律与医疗行业 ，它能精准匹配专业文档。律师检索 “合同违约责任认定” 时，系统会关联相关法规与判例；医生查询 “糖尿病最新治疗方案” 时，可获取整合后的诊疗指南与研究成果，辅助专业决策。

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即刻上手：开源免费，零门槛拥抱智能检索

目前 WeKnora 已更新至 v0.2.5 版本，采用 MIT 开源许可证 ，个人与企业均可免费使用、修改代码。仓库结构清晰，提供 Docker 一键部署脚本，非专业开发人员也能快速搭建智能检索系统；技术开发者则可基于模块化架构，接入自定义模型或开发专属解析器。

开源地址：

https://github.com/Tencent/WeKnora

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