简介
WeKnora是腾讯开源的企业级RAG（检索增强生成）框架，专为复杂文档的智能理解和检索设计。它能够处理PDF、Word、图片等多种格式，支持图文混排、表格识别，并通过混合检索策略（关键词+向量+知识图谱）精准找到答案，最后调用大语言模型生成可追溯的智能回答。
核心优势
多模态文档处理：WeKnora支持对PDF、Word、Excel、图片等多种格式的深度理解。特别是在OCR识别、表格结构化提取、图文混排处理等方面表现出色，能够精准识别扫描件、合同、图表中的内容。
混合检索策略：采用”关键词+向量+知识图谱”三维检索模式。关键词检索基于BM25算法精确查找；向量检索基于语义相似度模糊匹配；知识图谱检索基于实体关系发现深层联系，三管齐下大幅提升查询准确度。
完整的企业级方案：内置了文档解析、向量化、检索、推理的全套流程，支持多轮对话、上下文追踪，同时提供完整的REST API和Web界面，开箱即用。
与微信生态原生集成：WeKnora天然支持与微信对话开放平台无缝对接，企业可直接在公众号或小程序中部署知识库机器人，这是与RAGFlow、Dify等框架的重要差异。
灵活的模型选择：支持调用Qwen、DeepSeek等主流商用大模型API，也支持本地部署Ollama和开源模型，还支持BGE、GTE等中文向量模型的接入。
关键功能
- 拖拽上传或批量导入文档
- 自动解析提取文档内容
- 自然语言提问即时获得答案
- 答案自动标注源文档和页码位置
应用场景
- 企业知识管理：员工可通过自然语言快速查找政策、操作指南、项目资料，加速新员工上手。
- 科研文献分析：研究人员可上传论文集合，快速提取算法、实验方法、数据结果等内容，加速文献综述撰写。
- 法律合规审查：法律人员可精准检索合同条款、监管政策、案例分析，大幅提高审查效率。
- 技术支持自动化：售后工程师可从知识库快速查询产品手册、故障排查指南，提升支持效率。
- 医疗辅助：医生/医学生可查询诊疗指南、医学文献，获得决策参考。
与其他框架的对比
- 与RAGFlow相比：RAGFlow在文档可视化编辑上更细致，但WeKnora在中文处理和微信生态集成上优势明显。
- 与Dify相比：Dify功能更完整，社区更活跃，但WeKnora更专注于文档理解核心能力，部署更轻量，企业级应用更友好。
- 与FastGPT相比：FastGPT社区活跃，但在多模态文档解析和API设计上不如WeKnora完整。
- 与LangChain相比：LangChain是通用开发框架需要编程，WeKnora是开箱即用的完整解决方案。
技术架构简述
WeKnora的处理流程是：文档上传 → 多格式解析 → 向量化存储 → 混合检索 → LLM推理 → 可追溯答案。每个环节都是独立的可配置模块，支持根据需求灵活组合调整
总结
WeKnora是一款中文优化、开箱即用、企业级友好的文档理解框架。适合需要处理复杂文档、在微信生态部署、追求快速落地的企业和团队。采用MIT开源许可，允许商业使用，部署成本低，效果可验证。