WeKnora API终极指南：从零掌握语义检索与智能问答核心技术

【免费下载链接】WeKnoraLLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers using RAG paradigm.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora

在人工智能技术迅猛发展的今天，如何让机器真正理解文档语义并进行智能问答已成为业界关注的焦点。传统的关键词匹配技术已无法满足深度语义理解的需求，而基于大语言模型的检索增强生成技术正引领着新一轮的技术变革。WeKnora作为一款功能全面的LLM框架，通过其强大的API接口为开发者提供了语义检索与智能问答的核心能力，帮助构建真正理解文档内容的智能应用。

🚀 基础入门：快速搭建你的第一个语义检索应用

环境准备与项目部署

要开始使用WeKnora，首先需要将项目部署到本地环境。通过以下命令可以快速获取项目代码：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora

项目采用微服务架构设计，核心组件包括前端界面、后端API服务、文档解析服务等。系统架构图清晰地展示了各组件间的交互关系：

核心概念解析：理解WeKnora的技术基石

在深入API使用之前，需要掌握几个核心概念：

租户系统：作为多租户架构的基础，每个租户拥有独立的数据空间和API密钥，确保数据隔离和安全访问。

知识库管理：知识库是存储和组织知识内容的容器，支持配置分块策略、嵌入模型、重排序模型等参数，为后续的语义检索提供基础支撑。

智能问答流程：WeKnora的问答系统采用检索增强生成技术，结合语义检索和大语言模型生成能力，提供准确可靠的答案。

认证机制详解：确保API访问安全

WeKnora采用API Key进行身份认证，所有请求都必须在HTTP头中包含有效的X-API-Key字段。API Key在创建租户时自动生成，是后续所有API调用的通行凭证。

💡 实战应用：构建企业级智能问答系统

租户创建与管理实战

创建租户是整个系统使用的第一步，通过POST /tenants接口可以快速建立专属工作空间：

{ "name": "企业知识库", "description": "企业级智能问答系统", "business": "technology", "retriever_engines": { "engines": [ { "retriever_type": "keywords", "retriever_engine_type": "postgres" } ] } }

成功创建后，系统将返回包含API Key的完整租户信息，这是后续所有操作的认证基础。

知识库配置最佳实践

知识库的配置直接影响后续的检索效果，合理的参数设置至关重要：

chunkingConfig := ChunkingConfig{ ChunkSize: 1000, ChunkOverlap: 200, Separators: []string{".", "?", "!"}, EnableMultimodal: true, }

知识库管理界面提供了直观的参数配置方式：

多格式文档上传与处理

WeKnora支持多种文档格式的上传，包括PDF、Word、Excel、图片等。上传后的文档会自动进行解析和分块处理：

filePath := "企业技术文档.pdf" metadata := map[string]string{ "department": "技术部", "category": "技术规范", } knowledge, err := apiClient.CreateKnowledgeFromFile(context.Background(), kbID, filePath, metadata, nil)