运维123 - 语义检索
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items: Tencent 开源 WeKnora：智能文档理解与检索框架

Tencent 开源 WeKnora：智能文档理解与检索框架
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date: 2026-02-04T10:59:34+00:00
description: Tencent 开源 WeKnora：智能文档理解与检索框架一、新闻概述1. 标题Tencent 开源 WeKnora：基于 RAG 范式的智能文档理解与检索框架2. 发布时间2025 年 1 月（GitHub 活跃开发中）3. 来源Tencent GitHub 仓库二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容腾讯开源 WeKnora，这是一个基于大语言模型的智能文档理解与语义检索框架，采用 RAG（检索增强生成）技术范式，为企业级知识管理和智能问答提供完整解决方案。B. 核心亮点Agent 模式：支持 ReACT Agent，可调用内置工具、MCP 工具和 Web 搜索多类型知识库：支持 FAQ 和文档知识库，提供文件夹导入、URL 导入等功能混合检索策略：结合关键词、向量和知识图谱的多种检索方式私有化部署：支持本地部署和私有云，确保数据主权2. 关键信息A. 版本号v0.2.10（最新稳定版）B. 重要数据开源协议：MIT License支持文档格式：PDF、Word、Txt、Markdown、图片（OCR/Caption）向量数据库：PostgreSQL（pgvector）、Elasticsearch模型支持：Qwen、DeepSeek 等C. 涉及产品WeKnora 框架、微信对话开放平台核心组件3. 背景介绍A. 技术背景随着大语言模型技术的发展，企业对智能化文档管理和知识检索的需求日益增长。传统搜索引擎和关键词匹配已无法满足复杂的语义理解和上下文问答需求。B. 产品定位WeKnora 作为微信对话开放平台的核心技术框架，为企业提供零代码部署的智能问答服务，支持在微信公众号、小程序等微信生态场景中无缝集成。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新Agent 模式ReACT Agent 模式支持多轮迭代和反思内置知识库检索工具支持 MCP（Model Context Protocol）工具扩展集成 DuckDuckGo 等 Web 搜索引擎跨知识库检索能力知识库管理FAQ 和文档两种知识库类型支持拖拽上传、文件夹导入、URL 导入自动识别文档结构并提取核心知识标签管理和在线条目录入实时显示处理进度和文档状态会话策略Agent 模型和普通模式模型分离配置可配置检索阈值在线 Prompt 配置精确控制多轮对话行为B. 技术改进架构设计模块化设计，组件解耦文档解析、向量处理、检索引擎、大模型推理独立模块支持自定义扩展各个组件基础设施升级引入 MQ 异步任务管理支持自动数据库迁移快速开发模式安全增强v0.1.3 版本起增加登录认证功能推荐在内部网络或私有网络环境部署支持本地部署和私有云，确保数据主权C. 部署方式Docker 部署支持最小核心服务启动全功能启动（--profile full）可选 Jaeger 链路追踪可选 Neo4j 知识图谱可选 MinIO 文件存储快速开发模式支持代码热重载前端修改自动加载后端快速重启（5-10 秒）支持 IDE 断点调试2. 技术细节A. 系统架构graph TB User[用户] --> WebUI[Web 界面] User --> API[RESTful API] WebUI --> Backend[后端服务] API --> Backend Backend --> DocParser[文档解析器] Backend --> VectorDB[(向量数据库)] Backend --> LLM[大语言模型] DocParser --> PDF[PDF 处理] DocParser --> Word[Word 处理] DocParser --> Image[图片 OCR] VectorDB --> PG[(PostgreSQL)] VectorDB --> ES[(Elasticsearch)] Backend --> Agent[Agent 模式] Agent --> Tools[工具集] Tools --> KBSearch[知识库检索] Tools --> MCP[MCP 工具] Tools --> WebSearch[Web 搜索] LLM --> Qwen[Qwen] LLM --> DeepSeek[DeepSeek] LLM --> Ollama[Ollama 本地模型]B. 检索流程sequenceDiagram participant U as 用户 participant A as Agent 模式 participant R as 检索引擎 participant V as 向量数据库 participant L as 大语言模型 U->>A: 提出问题 A->>A: 分析意图 alt 需要检索 A->>R: 发起检索 R->>V: 向量检索 R->>V: 关键词检索 V-…