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-->>R: 返回相关文档 R-->>A: 检索结果 end alt 需要工具 A->>A: 调用 MCP 工具 A->>A: Web 搜索 end A->>L: 生成回答 L-->>A: 返回答案 A-->>U: 返回结果C. 技术特性文档格式支持结构化文档：PDF、Word、Txt、Markdown非结构化文档：图片（支持 OCR 和 Caption 提取）向量模型兼容性本地部署模型BGE/GTE API 等支持自定义 Embedding 模型检索策略BM25 稀疏检索Dense 密集检索GraphRAG 知识图谱增强检索可定制的 retrieve-rerank-generate 流水线3. 数据与事实A. 应用场景场景应用核心价值企业知识管理内部文档检索、政策问答、操作手册查询提高知识发现效率，降低培训成本学术研究分析论文检索、研究报告分析、学术资料整理加速文献综述，辅助研究决策产品技术支持产品手册问答、技术文档搜索、故障排查提升客服质量，降低支持负担法律合规审查合同条款检索、法规政策查询、案例分析提高合规效率，降低法律风险医疗知识辅助医学文献检索、治疗指南查询、案例分析支持临床决策，提升诊断质量B. 功能矩阵模块支持情况描述Agent 模式支持ReACT Agent，支持工具调用、跨知识库检索知识库类型FAQ/文档支持多种导入方式和标签管理文档格式PDF/Word/Txt/Markdown/图片支持图片文字提取模型管理集中配置支持内置模型共享和多租户向量数据库PostgreSQL/Elasticsearch主流向量索引后端检索策略BM25/Dense/GraphRAG混合检索策略LLM 集成Qwen/DeepSeek 等支持本地模型和外部 API会话策略可配置支持模型选择和阈值配置Web 搜索可扩展内置 DuckDuckGo 搜索引擎MCP 工具支持支持多种传输方式部署模式本地/Docker支持私有化部署四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势RAG 技术成为企业知识管理主流方案Agent 模式成为智能问答系统的标配私有化部署需求持续增长，数据安全成为企业关注重点B. 竞争格局与 LangChain、LlamaIndex 等框架形成竞争与企业级搜索系统（如 Elasticsearch）形成互补填补了中文企业知识管理市场的空白2. 用户影响A. 现有用户微信对话开放平台用户获得更强技术支撑企业用户可零代码部署智能问答系统B. 潜在用户需要私有化部署的企业用户对数据安全要求较高的政府和金融机构需要定制化知识管理解决方案的开发者C. 迁移成本MIT 协议允许自由使用和修改Docker 部署降低使用门槛完善的文档和 API 参考3. 技术趋势A. 技术方向RAG 技术与 Agent 模式深度融合多模态文档理解成为标配知识图谱增强检索成为趋势B. 生态影响促进企业知识管理数字化转型推动 MCP 协议生态发展为微信生态开发者提供更强工具支持五、各方反应1. 官方回应腾讯将 WeKnora 作为微信对话开放平台的核心技术框架，体现了其对企业级智能问答市场的重视。2. 业内评价A. 专家观点RAG 技术在企业知识管理领域应用前景广阔Agent 模式能够显著提升问答系统的准确性和实用性私有化部署是政企用户的刚需B. 社区反馈GitHub 社区关注度持续上升开源社区贡献者积极参与技术文档相对完善3. 用户反馈A. 正面评价部署便捷，Docker 一键启动支持多种文档格式和检索策略Agent 模式提升问答质量B. 关注点模型配置需要一定技术背景大规模文档处理性能有待验证中文支持效果需要进一步优化六、相关链接1. 官方资源GitHub 仓库：https://github.com/Tencent/WeKnora官方网站：https://weknora.weixin.qq.comAPI 文档：项目内置 API Docs2. 相关资源MCP 配置指南知识图谱配置指南开发环境快速开始3. 技术文档项目架构文档故障排查 FAQ贡献指南参考资料Tencent/WeKnora GitHub Repository