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架构设计
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：
1. 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。
2. 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。
3. 检索引擎层：集成多种检索策略，实现高效、精准的内容召回。
4. 推理生成层：利用大语言模型对检索结果进行理解和生成。
5. 交互展示层：提供直观的用户界面和标准API接口。
技术亮点
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：
1. 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。
2. 模块化 RAG 流水线设计：支持自由组合检索策略、大语言模型向量数据库。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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
应用场景
WeKnora 广泛适用于多种企业级文档问答场景：
1. 企业知识管理：内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询。
2. 科研文献分析：论文检索、研究报告分析、学术资料整理。
3. 产品技术支持：产品手册问答、技术文档检索、故障排查。
4. 法律合规审查：合同条款检索、法规政策查询、案例分析。
5. 医疗知识辅助：医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析。
功能展示
直观易用的 Web 界面
WeKnora 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：
知识库管理：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。系统清晰展示处理进度和文档状态，实现高效的知识库管理。
智能问答体验：支持图文混合呈现，直观展示引用来源和模型的推理过程。系统支持多轮交互，深入探讨话题，提供更精准的答案。
知识图谱可视化
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。
快速开始
本地部署
WeKnora 提供了完整的 Docker 化部署方案，只需几步即可快速启动：
# 1. 克隆代码仓库 git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git cd WeKnora # 2. 配置环境 cp .env.example .env # 3. 启动服务 ./scripts/start_all.sh启动后，即可通过浏览器访问 Web 界面（http://localhost），体验完整的文档上传、知识库构建与智能问答功能。
