WeKnora（维娜拉） 是一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为结构复杂、内容异构的文档场景而打造。
框架采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 机制，将上下文相关片段与语言模型结合，实现更高质量的语义回答。
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。系统主要包括文档解析、向量化处理、检索引擎和大模型推理等核心模块，每个组件均可灵活配置与扩展。
核心特性
- 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
- 灵活扩展：从解析、嵌入、召回到生成全流程解耦，便于灵活集成与定制扩展
- 高效检索：混合多种检索策略：关键词、向量、知识图谱
- 简单易用：直观的Web界面与标准API，零技术门槛快速上手
- 安全可控：支持本地化与私有云部署，数据完全自主可控
适用场景
| 应用场景 | 具体应用 | 核心价值 |
|---|
| 企业知识管理 | 内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询 | 提升知识查找效率，降低培训成本 |
| 科研文献分析 | 论文检索、研究报告分析、学术资料整理 | 加速文献调研，辅助研究决策 |
| 产品技术支持 | 产品手册问答、技术文档检索、故障排查 | 提升客户服务质量，减少技术支持负担 |
| 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、诊疗指南查询、病例分析 | 辅助临床决策，提升诊疗质量 |
功能模块能力
| 功能模块 | 支持情况 | 说明 |
|---|
| 文档格式支持 | ✅ PDF / Word / Txt / Markdown / 图片（含 OCR / Caption） | 支持多种结构化与非结构化文档内容解析，支持图文混排与图像文字提取 |
| 嵌入模型支持 | ✅ 本地模型、BGE / GTE API 等 | 支持自定义 embedding 模型，兼容本地部署与云端向量生成接口 |
| 向量数据库接入 | ✅ PostgreSQL（pgvector）、Elasticsearch | 支持主流向量索引后端，可灵活切换与扩展，适配不同检索场景 |
| 检索机制 | ✅ BM25 / Dense Retrieve / GraphRAG | 支持稠密/稀疏召回、知识图谱增强检索等多种策略，可自由组合召回-重排-生成流程 |
| 大模型集成 | ✅ 支持 Qwen、DeepSeek 等，思考/非思考模式切换 | 可接入本地大模型（如 Ollama 启动）或调用外部 API 服务，支持推理模式灵活配置 |
| 问答能力 | ✅ 上下文感知、多轮对话、提示词模板 | 支持复杂语义建模、指令控制与链式问答，可配置提示词与上下文窗口 |
| 端到端测试支持 | ✅ 检索+生成过程可视化与指标评估 | 提供一体化链路测试工具，支持评估召回命中率、回答覆盖度、BLEU / ROUGE 等主流指标 |
| 部署模式 | ✅ 支持本地部署 / Docker 镜像 | 满足私有化、离线部署与灵活运维的需求 |
| 用户界面 | ✅ Web UI + RESTful API | 提供交互式界面与标准 API 接口，适配开发者与业务用户使用习惯 |
快速开始
环境要求
确保本地已安装以下工具：
安装步骤
克隆代码仓库
# 克隆主仓库
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
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
启动服务
# 启动全部服务（含 Ollama 与后端容器）
./scripts/start_all.sh
# 或
make start-all
启动服务备选
# 启动 ollama 服务 (可选)
ollama serve > /dev/null 2>&1 &
# 启动服务
docker compose up -d
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
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