📖 项目概述
WeKnora（维娜拉）是腾讯开源的一款基于大语言模型的文档理解与语义检索框架，专为处理结构复杂、内容异构的文档场景而设计README_CN.md:45-47。该项目采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能检索与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程README_CN.md:47。
核心定位：生产就绪的企业级RAG平台，支持私有化部署，确保数据完全自主可控README.md:90。
✨ 核心技术特性
🤖 Agent模式
WeKnora v0.2.0引入了ReACT Agent模式，支持调用内置工具、MCP工具和网络搜索，通过多次迭代和反思提供全面总结报告README_CN.md:55。Agent可以：
检索知识库获取内部信息
调用MCP工具访问外部服务
执行网络搜索获取实时信息
跨知识库检索，支持多库同时查询
📚 多类型知识库支持
系统支持两种知识库类型README_CN.md:56：
文档知识库
：支持PDF、Word、图片等多种格式的结构化内容提取
FAQ知识库
：支持问答对的高效管理和检索
导入方式包括：拖拽上传、文件夹导入、URL导入、在线录入等README_CN.md:308。
⚡ 混合检索策略
WeKnora实现了多种检索策略的融合README_CN.md:85：
向量检索
：基于语义相似度的深度匹配
关键词检索
：BM25算法的精确匹配
知识图谱检索
：GraphRAG增强的关联检索
- 混合检索
：多策略融合，提高召回准确率
🏗️ 技术架构解析
微服务架构设计
WeKnora采用现代化的微服务架构，主要包含以下组件 ：
核心处理流程
文档处理遵循完整的RAG流水线：插入→知识提取→索引→检索→生成WeKnora.md:9。
以用户查询"入住的房型是什么"为例，完整流程包括WeKnora.md:14-92：
问题改写
：结合历史对话上下文，将问题改写为"Liwx本次入住的房型是什么"
预处理
：对改写后的问题进行分词处理
混合检索
：执行两次混合搜索（完整句子+关键词序列）
结果重排
：使用重排序模型优化结果质量
答案生成
：基于检索结果生成最终回答
文档解析引擎
文档解析采用独立的Python gRPC服务（docreader），支持WeKnora.md:97-120：
多格式支持：PDF、Word、Markdown、图片等
多模态处理：OCR文字提取 + 图像描述生成
智能分块：基于语义的文档切分策略
并发处理：多进程多线程架构提升处理效率
🎯 应用场景
WeKnora适用于多个企业级场景README_CN.md:94-100：
| 场景 | 应用案例 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 企业知识管理 | 内部文档检索、政策问答 | 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 | 加速文献调研，辅助研究决策 |
| 产品技术支持 | 产品手册问答、故障排查 | 提升客户服务质量，减少支持负担 |
| 法律合规审查 | 合同条款检索、法规查询 | 提高合规效率，降低法律风险 |
🚀 快速部署
环境要求
部署前需要准备以下环境README_CN.md:127-131：
Docker
Docker Compose
Git
一键启动
克隆项目git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
配置环境变量cp .env.example .env
启动所有服务./scripts/start_all.sh
服务访问
启动成功后，可通过以下地址访问README_CN.md:215-219：
Web UI：http://localhost
后端API：http://localhost:8080
链路追踪：http://localhost:16686
🔧 技术亮点
多租户支持
系统实现了完整的租户隔离机制 ：
数据库层面：所有表包含tenant_id字段
缓存层面：Redis键名带租户前缀
存储层面：文件按租户目录组织
API层面：JWT token携带租户信息
模型管理
支持集中化的模型配置管理README_CN.md:109：
嵌入模型：支持本地模型和云端API
大语言模型：兼容OpenAI、Qwen、DeepSeek等
重排序模型：提升检索结果质量
视觉语言模型：图像理解与描述生成
可扩展性设计
插件化架构
：支持自定义检索、重排、生成组件
MCP协议
：通过Model Context Protocol扩展Agent能力README_CN.md:59
API开放
：提供完整的RESTful API接口
容器化部署
：支持水平扩展和负载均衡
📊 性能与监控
WeKnora内置了完善的监控体系WeKnora.md:192-197：
分布式追踪
：集成Jaeger实现请求链路追踪
健康检查
：实时监控各服务状态
性能指标
：支持检索准确率、响应时间等指标评估
日志管理
：结构化日志便于问题排查
🌟 开源生态
作为腾讯开源项目，WeKnora拥有活跃的社区支持README_CN.md:378-394：
MIT许可证，商业友好
完善的文档和示例
活跃的社区贡献
持续的功能迭代
🎉 总结
WeKnora代表了当前RAG技术领域的企业级最佳实践，其模块化设计、丰富的功能特性和生产就绪的架构，为企业构建智能问答系统提供了强有力的技术支撑。无论是内部知识管理、客户服务还是科研分析，WeKnora都能提供准确、高效、可控的解决方案。
随着大语言模型技术的不断发展，WeKnora将持续演进，为更多企业带来AI赋能的知识管理新体验。
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
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