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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）。这是一套专为结构复杂、内容异构的文档场景打造的智能问答解决方案，旨在为企业级文档问答提供高效、可控的端到端流程。
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，涵盖文档处理、知识建模、检索引擎、推理生成以及交互展示等核心模块。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、知识图谱和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;交互展示层则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等技术。其技术亮点包括强大的多模态认知引擎，能够精准解析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，并融合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，满足企业知识库的高效定制需求。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。此外，WeKnora还支持本地化部署和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包括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，包括企业知识管理、科研文献分析、产品技术支持、法律合规审查以及医疗知识辅助等。它提供了直观易用的Web界面，支持拖拽上传各类文档，自动识别文档结构并提取核心知识，建立索引。系统还支持知识图谱可视化，能够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，提升检索结果的相关性和广度。
WeKnora的部署方式灵活多样。本地部署方面，它提供了完整的Docker化部署方案，用户只需通过简单的命令即可快速启动服务。此外，WeKnora作为微信对话开放平台的核心技术框架，还支持零代码部署，用户只需上传知识，即可在微信生态中快速部署智能问答服务，实现“即问即答”的体验。通过微信对话开放平台，WeKnora的智能问答能力可无缝集成到公众号、小程序等微信场景中，提升用户交互体验。
WeKnora采用MIT协议开源，欢迎社区用户参与贡献，无论是Bug修复、功能开发、文档改进还是用户体验优化，腾讯都期待大家的参与与反馈。项目地址为https://github.com/Tencent/WeKnora，感兴趣的开发者可以访问GitHub仓库，了解更多详情，共同构建更智能、更高效的文档理解与检索新范式。
