腾讯开源WeKnora：基于大模型的智能文档理解与检索框架

你是否曾为了一份深藏在PDF角落的产品参数或对比几份技术手册的差异，花费数天时间大海捞针？面对动辄上百页的合同或学术论文，明知答案就在其中，却苦于无从下手？

现在，腾讯开源的WeKnora项目为这类难题提供了智能化的解决方案。它是一个基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义搜索框架，专为处理结构复杂、格式多样的文档而生。通过为文档“装上大脑”，它能让你从繁琐的“手动翻找”彻底转变为高效的“开口就问”。目前，该项目在 GitHub 上已收获超过1.1万Star，获得了开发者社区的广泛关注。

简介

WeKnora 是一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义搜索框架，专为结构复杂、内容丰富的文档场景而打造。
框架采用分层架构，融合了多模态分割、语义认知索引、智能感知与大模型生成推理，构建了一套高效、可控的文档问答流程。其核心基于 RAG（检索增强生成）技术，通过结合检索到的上下文相关片段与大语言模型的生成能力，实现了更高质量、更准确的语义问答。

核心特征

• Agent模式：支持 ReACT Agent 模式，可调用内置工具检索知识库、MCP工具和进行网络搜索，通过多次迭代和反思给出全面总结报告。
• 精准理解：支持 PDF、Word、图片等文档的结构化内容提取，统一构建语义视图。
• 智能推理：借助大语言模型理解文档上下文与用户意图，支持精准问答与多轮对话。
• 多类型知识库：支持 FAQ（问答型）和文档型两种知识库，支持文件夹导入、URL导入、标签管理和在线录入。
• 灵活扩展：从文档解析、嵌入、召回到答案生成全流程解耦，便于灵活集成与定制扩展。
• 高效检索：混合多种检索策略，包括关键词、向量、知识图谱检索，并支持跨知识库检索。
• 网络搜索：支持可扩展的网络搜索引擎，内置 DuckDuckGo 搜索引擎。
• MCP工具集成：支持通过 MCP（Model Context Protocol）扩展 Agent 能力，内置 uvx、npx 启动工具，支持多种传输方式。
• 对话策略：支持配置 Agent 模型、普通模式模型、检索阈值和 Prompt，精确控制多轮对话行为。
• 简单易用：提供直观的 Web 界面与标准 API，零技术门槛即可快速上手。
• 安全可控：支持本地化与私有云部署，保障数据完全自主可控。

技术架构

WeKnora 采用现代化的模块化架构，将文档理解与检索的流水线清晰地解耦为以下几个层次：

• 文档处理层：负责多格式文档（PDF, Word， 图片等）的解析与预处理。
• 知识建模层：通过向量化、分块、知识图谱等技术，为文档内容构建深度的语义化知识表示。
• 检索引擎层：创新性地融合了关键词、向量、知识图谱等多种检索策略，确保信息召回既高效又精准。
• 推理生成层：利用 大语言模型 进行深度语义理解和答案生成，并在此基础上集成了强大的 Agent 推理能力。
• 交互展示层：提供直观的 Web 管理界面和标准化的 REST API。

这种设计带来了极大的灵活性。你可以根据需求自由组合不同的检索策略、大语言模型（支持 Ollama，可灵活切换 Qwen、DeepSeek 等主流模型）以及向量数据库。同时，全链路的设计也保障了系统的可控性，支持完全私有化部署，确保数据安全。

从 v0.1.3 版本开始，系统还增加了登录认证功能。官方强烈建议将服务部署在内网环境，并配置好防火墙，以进一步保障安全。

快速开始

环境要求

确保本地已安装以下工具：

• Docker
• Docker Compose
• Git

安装步骤

① 克隆代码仓库

# 克隆主仓库
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora

② 配置环境变量

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env，填入对应配置信息
# 所有变量说明详见 .env.example 注释

③ 启动服务 (含 Ollama)

检查 .env 文件中需要启动的镜像。

./scripts/start_all.sh

或者

make start-all

④ 停止服务

./scripts/start_all.sh --stop
# 或
make stop-all

服务访问地址

启动成功后，可访问以下地址：

• Web UI：http://localhost
• 后端 API：http://localhost:8080
• 链路追踪（Jaeger）：http://localhost:16686

功能展示

Web UI 界面

知识库管理

对话设置

Agent模式工具调用过程

开源地址

https://github.com/Tencent/WeKnora

WeKnora 的出现，为企业和开发者处理非结构化文档提供了强大的工具。无论是构建企业内部知识库、智能客服系统，还是进行学术文献分析，它都能显著提升信息检索和利用的效率。对这类 技术文档 处理与智能问答技术感兴趣的朋友，不妨访问 云栈社区 获取更多相关资源和讨论。