WeKnora - Tencent WeChat Open Source Framework für Dokumentenverständnis und semantische Suche

Was ist WeKnora?

WeKnora ist das Open-Source-Framework des Tencent WeChat-Teams für das Verstehen und semantische Abrufen von Dokumenten auf der Grundlage großer Sprachmodelle (LLM). Es wurde für strukturell komplexe, heterogene Dokumentenszenarien entwickelt und nutzt eine modulare Architektur, die Integration von multimodaler Vorverarbeitung, semantischer Vektorindizierung, intelligentem Abruf und großer Modellgenerierung, um einen hocheffizienten und kontrollierbaren Prozess für Fragen und Antworten zu Dokumenten aufzubauen. Der zentrale Retrieval-Prozess basiert auf dem RAG-Mechanismus (Retrieval-Augmented Generation), der kontextuell relevante Fragmente mit Sprachmodellen kombiniert, um eine höhere Qualität der semantischen Antworten zu erreichen.

Merkmale von WeKnora

• multimodale kognitive MaschineGenau analysieren PDF, Word, Bilder und andere Formate von Dokumenten in der gemischten Anordnung der Inhalte, extrahieren Text, Tabellen und Bilder semantische Informationen.
• Modularer Aufbau der RAG-MontagelinieEs unterstützt die freie Kombination von Suchstrategien, großen Sprachmodellen und Vektordatenbanken zur flexiblen Anpassung an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien.
• Präzises Reasoning und vertrauenswürdige EntscheidungsgewissheitKombiniert eine private Bereitstellung, mehrere Runden eines tiefen kontextuellen Verständnisses mit einer vollständigen visuellen Bewertung von Links, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Q&A zu gewährleisten.
• Flexibilität bei der Anpassung an verschiedene ProduktionsumgebungenUnterstützt lokalisierte Bereitstellung und Docker-Images, die mit privaten Cloud- und Offline-Umgebungen kompatibel sind, um unterschiedliche Benutzeranforderungen zu erfüllen.
• Interaktives Erlebnis von der StangeSkripte für den Start mit nur einem Klick und eine intuitive Web-UI-Benutzeroberfläche, um die Schwelle für die Nutzung zu senken und die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

WeKnora's Hauptstärken

• Tiefes multimodales VerständnisEs kann Dokumente in verschiedenen Formaten genau analysieren, semantische Informationen aus Text, Tabellen und Bildern extrahieren und ein tiefes Verständnis komplexer Dokumente erreichen.
• Effizientes semantisches RetrievalFortschrittliche semantische Vektorindizierungstechnologie wird verwendet, um schnell die relevantesten Dokumentfragmente für die Abfrage zu finden und so die Effizienz und Genauigkeit der Suche zu verbessern.
• Intelligente Q&A-ErstellungKombiniert mit einem großen Sprachmodell für generative Schlussfolgerungen bietet es kontextbezogene intelligente Fragen und Antworten und generiert qualitativ hochwertige semantische Antworten.
• Modulare ArchitekturEs unterstützt die freie Kombination von Suchstrategien, großen Sprachmodellen und Vektordatenbanken, was eine flexible Konfiguration und Erweiterung nach den Bedürfnissen der Benutzer ermöglicht.
• Privater EinsatzUnterstützt die lokale Bereitstellung und Docker-Images, die mit privaten Clouds und Offline-Umgebungen kompatibel sind und Datensicherheit und Datenschutz gewährleisten.
• BenutzerfreundlichkeitBietet Ein-Klick-Startskripte und eine intuitive Web-UI-Benutzeroberfläche, um die Einstiegshürde zu senken und eine sofortige Nutzung zu ermöglichen.

Was ist die offizielle Website von WeKnora?

• Projekt-Website:: https://weknora.weixin.qq.com/
• GitHub-Repository:: https://github.com/Tencent/WeKnora

Für wen WeKnora gedacht ist

• Team für Wissensmanagement im UnternehmenEs dient dazu, die interne Wissensbasis eines Unternehmens aufzubauen und zu verwalten, wichtige Informationen schnell abzurufen und zu extrahieren und die Effizienz des Wissensaustauschs zu verbessern.
• Entwickler für intelligenten KundenserviceIntegration in das Kundenservicesystem, um schnell Informationen aus Produkthandbüchern, FAQs und anderen Dokumenten abzurufen und so die Reaktionszeit und -qualität des Kundendienstes zu verbessern.
• Rechts- und FinanzfachleuteUnterstützung bei der Analyse komplexer Rechtsdokumente, Verträge, Finanzberichte und anderer Dokumente zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit.
• Akademische ForscherBeschleunigt den Forschungsprozess, indem es einen schnellen Zugang zu einer großen Anzahl von akademischen Arbeiten und Forschungsberichten ermöglicht und diese verständlich macht.
• Lehrkräfte und StudentenMit Hilfe eines intelligenten Lernsystems können die Schüler durch Fragen schnell auf die Wissenspunkte im Lehrbuch zugreifen und so ihre Lerneffizienz verbessern.
• heterogener Mehrquellen-InformationsprozessorFür Szenarien, in denen Informationen aus verschiedenen Quellen und Dokumenten in unterschiedlichen Formaten integriert und intelligent verarbeitet werden müssen, z. B. für Datenanalysten, Geheimdienstanalysten usw.