WeKnora: Open-Source-Framework von Tencent für Dokumentverständnis und -abruf auf LLM-Basis 264

WeKnora ist ein von Tencent Open-Source-veröffentlichtes Dokumentverständnis- und Abruf-Framework, basierend auf einem großen Sprachmodell und speziell für komplex strukturierte, inhaltsreiche Dokumentenszenarien konzipiert. Es verwendet eine modulare Architektur, die multimodale Vorverarbeitung, semantische Vektorindizierung, intelligente Wiederauffindung und Inferenz mit großen Modellen integriert und so einen effizienten, steuerbaren Dokumenten-Frage-und-Antwort-Ablauf aufbauen kann. Der Kernabrufprozess basiert auf dem RAG-Mechanismus (Retrieval-Augmented Generation), der kontextrelevante Fragmente mit dem Sprachmodell kombiniert, um qualitativ hochwertigere semantische Antworten zu erzielen.

Hauptmerkmale

• Unterstützt das Parsen verschiedener Dokumentformate wie PDF, Word und Bilder und extrahiert deren Semantik.

• Nutzt den RAG-Mechanismus, der kontextrelevante Fragmente mit dem Sprachmodell kombiniert, um qualitativ hochwertige Antworten zu generieren.

• Flexible modulare Architektur, die eine Entkopplung und Erweiterung des gesamten Ablaufs – Parsen, Einbettung, Wiederauffindung und Generierung – ermöglicht.

• Unterstützt verschiedene Abrufstrategien wie Schlüsselwort-, Vektor- und Wissensgraphensuche und bietet eine Weboberfläche sowie API-Schnittstellen.

• Lokale und Private-Cloud-Bereitstellung zur Gewährleistung von Datensicherheit und Kontrolle.

Technische Highlights

• Leistungsstarke multimodale Erkennungs-Engine: WeKnora kann gemischte Text- und Bildinhalte in Dokumenten wie PDF, Word und Bildern präzise parsen, semantische Informationen aus Text, Tabellen und Bildern extrahieren, OCR- und cross-modale Modellierungstechniken zusammenführen und eine einheitliche strukturierte Wissenszentrale aufbauen.

• Modulares RAG-Pipeline-Design: Abrufstrategien wie BM25, Vektorabruf und Wissensgraphensuche können frei kombiniert werden, gekoppelt mit großen Sprachmodellen wie Qwen und DeepSeek sowie Vektordatenbanken, um maßgeschneiderten Unternehmensanforderungen flexibel gerecht zu werden.

• Präzise Inferenz und vertrauenswürdige Entscheidungsunterstützung: Kombiniert aus privater Bereitstellung, tiefem mehrstufigem Kontextverständnis und durchgängiger visueller Evaluation, um sichere und steuerbare Wissensunterstützung für hochsensible Szenarien zu bieten.

• Flexible Anpassung an verschiedene Produktionsumgebungen: WeKnora unterstützt lokale Bereitstellung, Docker-Images und Private-Cloud-Umgebungen, verfügt über ein integriertes Überwachungs- und Protokollsystem und kann Anforderungen in Offline-Szenarien erfüllen.

• Out-of-the-box-Interaktion: WeKnora bietet eine intuitive Weboberfläche und standardisierte APIs, unterstützt das Hochladen von Dokumenten per Drag-and-Drop, mehrstufige Frage-und-Antwort-Dialoge und Wissensgraphen-Visualisierung, sodass auch nicht-technische Anwender schnell einsteigen können.

Einsatzszenarien

• Unternehmens-Wissensmanagement: Für interne Dokumentensuche, Fragen zu Regeln und Vorschriften sowie Abfragen von Bedienungsanleitungen.

• Analyse wissenschaftlicher Literatur: Durchführung von Literatursuchen, Analyse von Forschungsberichten, Organisation wissenschaftlicher Materialien usw.

• Produkt-technischer Support: einschließlich Fragen zu Produkthandbüchern, Suche in technischen Dokumenten, Fehlerbehebung usw.

• Rechtliche Compliance-Prüfung: Suche nach Vertragsklauseln, Abfragen von Vorschriften und Richtlinien, Fallanalysen usw.

• Medizinische Wissensunterstützung: Für Literatursuche in der Medizin, Abfragen von Diagnose- und Behandlungsleitlinien, Fallanalysen usw.

WeKnora的使用方法

• Bereitstellung von WeKnora: Die Bereitstellung kann über ein Docker-Image erfolgen, der Dienst lässt sich in wenigen Schritten schnell starten; alternativ kann die Bereitstellung im Code in einer lokalen Umgebung gemäß der offiziellen Dokumentation durchgeführt werden.

• Code-Repository klonen.

• Umgebungsvariablen konfigurieren.

• Dienst starten.

• Dokumenten-Upload: Nach der Anmeldung auf der WeKnora-Plattform die zu verarbeitenden Dokumente per Drag-and-Drop oder durch Dateiauswahl hochladen; das System parst und indiziert sie automatisch.

• Wissensabfrage: Ein Stichwort in das WeKnora-Suchfeld eingeben, um relevante Inhalte schnell abzurufen. Volltextsuche, unscharfe Suche und weitere Methoden werden unterstützt, zudem können Bedingungen für eine präzise Suche festgelegt werden.

• Ergebnisse anzeigen und analysieren: Die Suchergebnisse werden in Listenform angezeigt, ein Klick zeigt Details. Bei komplexen Dokumenten können Funktionen wie Wissensgraphen für eine tiefergehende Analyse genutzt werden.

WeKnora Projektadresse: https://github.com/Tencent/WeKnora