摘要：目前能够处理复杂文档格式的开源知识库有ragflow,最近又新增一个开源的能够处理复杂文档的格式的知识库，WeKnora，该开源知识库是腾讯开源的。今天我们来了解一下它的特性和有什么优势等。
什么是WeKnora
主要的优势和应用场景
选择的应该注意的事情
什么是WeKnora
WeKnora（是一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义搜索框架，专为结构复杂、内容丰富的文档场景而打造。
框架采用模型架构，融合多模态分割、语义认知索引、智能感知与大模型生成推理，构建高效、可控的文档问答流程。基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心搜索流程，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。
它的主要架构设计如下图所示：
架构图按照数据处理流程绘制主要分为3步：
1、文档上传以及数据处理，在这个过程中文档上传之后，通过OCR和捕获算法对文档数据进行识别，然后分块和总结，形成知识图谱之后，向量化后存储到向量数据库，它使用的向量数据库为postrgress/es数据库。
2、当用户进行查询的时候，首先进行问题重写，然后调用大模型进行对召回的内容进行重排序之后，发送给大模型
3、大模型对返回的内容进行加工后返回给用户。
它主要的功能包括如下表所示：
它的软件界面如下：
主要的优势和应用场景
WeKnora作为一个优秀的知识库，它的主要优势是支持多模态的内容解析和智能化的交互过程。
多模态文档解析：WeKnora支持从PDF、Word、图片等多种文档格式中提取结构化内容。无论是复杂的文本信息还是图像中的数据，WeKnora都能高效地解析并转化为结构化数据，便于后续处理和分析。与其它的知识库相比，其它知识库只能处理WORD和PDF等文档，对于图片处理的能力少。而WeKnora是可以支持图片的识别。
智能交互功能：基于大语言模型，WeKnora支持多轮对话和自然语言查询，使得用户可以像与人类对话一样与系统互动，提升了文档检索和处理的智能化程度。支持多轮对话和自然语言查询，增强交互性。
主要的应用场景：
在选择使用腾讯开源的 WeKnora 知识库时，有诸多关键要点需要留意，这些要点关乎其能否在实际应用中充分发挥效能，为我们的工作和业务带来切实的帮助。
1、明确应用场景与需求适配：如果是企业知识管理场景，例如，企业若有大量格式不一的产品说明书、技术文档，需要员工能够快速精准地获取关键信息，WeKnora 强大的多模态解析能力，能处理 PDF、Word、图片等多种格式，恰好适配这类需求。只有精准对接场景与需求，才能让 WeKnora 有的放矢地发挥作用。
2、评估数据处理能力与规模：要对自身数据的规模和复杂程度进行评估。WeKnora 虽然具备强大的多模态文档解析能力，可处理图文混排等复杂文档结构，但如果企业的数据量极为庞大，如拥有海量历史合同文档的金融企业，或者数据结构异常复杂，像包含多种专业符号、特殊图表的科研文档，就需要确认 WeKnora 在面对如此规模和复杂度的数据时，能否高效运行，WeKnora采用ocr方式解析，对于专业符号或者特殊图表可能识别不准确。
3、关注模型与组件的可定制性：由于不同行业、企业对知识检索和问答的侧重点不同，需要关注 WeKnora 的模块化 RAG 流水线设计是否能满足定制需求。比如，法律行业在处理法规文档时，可能对法条的精准引用和案例匹配要求更高；教育行业在解析教学资料时，更注重知识点的梳理和关联。WeKnora 支持自由组合检索策略、大语言模型与向量数据库，能无缝集成 Ollama 等平台，灵活切换 Qwen、DeepSeek 等主流模型，在选择时要确认其可定制程度能否契合自身行业和业务的特殊需求。
4、审视开源社区支持与发展潜力：作为开源项目，社区的活跃度和支持力度会影响其后续发展和问题解决能力。要查看 WeKnora 开源社区是否有丰富的文档资料、案例分享，开发者社区是否积极响应并解决用户提出的问题。活跃的社区意味着能获取更多的技术交流机会、及时的功能更新和 bug 修复，这对于长期使用 WeKnora，不断挖掘其潜力，适应业务发展变化非常关键。例如当前的安装流程不是太详细，git下载出现连接不上的问题。
