WeKnora - Estrutura de compreensão de documentos e recuperação semântica de código aberto do WeChat da Tencent

O que é o WeKnora?

O WeKnora é a estrutura de recuperação semântica e de compreensão de documentos baseada em modelos de linguagem grandes (LLM) de código aberto da equipe do WeChat da Tencent, projetada para cenários de documentos heterogêneos e estruturalmente complexos, usando arquitetura modular, integração de pré-processamento multimodal, indexação de vetores semânticos, recuperação inteligente e inferência de geração de modelos grandes, para criar um processo de perguntas e respostas de documentos altamente eficiente e controlável. O processo de recuperação principal é baseado no mecanismo RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combina fragmentos contextualmente relevantes com modelos de linguagem para obter respostas semânticas de maior qualidade.

Recursos do WeKnora

• mecanismo cognitivo multimodalAnalise com precisão PDF, Word, imagens e outros formatos de documentos no conteúdo de arranjo misto, extraia informações semânticas de texto, tabelas e imagens.
• Projeto modular da linha de montagem RAGEle suporta a combinação livre de estratégias de pesquisa, grandes modelos de linguagem e bancos de dados vetoriais para se adaptar de forma flexível a uma variedade de cenários de aplicativos.
• Raciocínio de precisão e garantia de decisões confiáveisCombina implantação privada, várias rodadas de compreensão contextual profunda com avaliação visual de link completo para garantir a precisão e a confiabilidade do Q&A.
• Flexibilidade para se adaptar a vários ambientes de produçãoSuporte para implementação localizada e imagens do Docker, compatível com nuvem privada e ambientes off-line para atender às diferentes necessidades dos usuários.
• Experiência interativa pronta para usoForneça scripts de inicialização com um clique e uma interface de IU da Web intuitiva para reduzir o limite de uso e aprimorar a experiência do usuário.

Principais pontos fortes da WeKnora

• Compreensão multimodal profundaEle pode analisar com precisão documentos em vários formatos, extrair informações semânticas de textos, tabelas e imagens e obter uma compreensão profunda de documentos complexos.
• Recuperação semântica eficienteTecnologia avançada de indexação de vetores semânticos: a tecnologia avançada de indexação de vetores semânticos é usada para encontrar rapidamente os fragmentos de documentos mais relevantes para a consulta, melhorando a eficiência e a precisão da recuperação.
• Geração inteligente de perguntas e respostasCombinado com o raciocínio generativo de modelo de linguagem grande, ele fornece perguntas e respostas inteligentes com reconhecimento de contexto e gera respostas semânticas de alta qualidade.
• Arquitetura modularSuporte à combinação livre de estratégias de pesquisa, grandes modelos de linguagem e bancos de dados vetoriais, o que facilita a configuração e a expansão flexíveis de acordo com as necessidades dos usuários.
• Implantação privadaSuporte para implantação localizada e imagens do Docker, compatível com nuvem privada e ambientes off-line, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.
• usabilidadeScripts de inicialização com um clique e uma interface de usuário da Web intuitiva para reduzir o limite de uso e permitir o uso imediato.

Qual é o site oficial da WeKnora?

• Site do projeto:: https://weknora.weixin.qq.com/
• Repositório do GitHub:: https://github.com/Tencent/WeKnora

Para quem é o WeKnora

• Equipe de gestão do conhecimento empresarialÉ usado para criar e gerenciar a base de conhecimento interna de uma empresa, recuperar e extrair rapidamente informações importantes e aumentar a eficiência do compartilhamento de conhecimento.
• Desenvolvedor de atendimento inteligente ao clienteIntegração com o sistema de atendimento ao cliente para obter rapidamente informações de manuais de produtos, perguntas frequentes e outros documentos para melhorar a velocidade e a qualidade da resposta do atendimento ao cliente.
• Profissionais da área jurídica e financeiraAuxílio na análise de documentos jurídicos complexos, contratos, relatórios financeiros e outros documentos para melhorar a eficiência e a precisão.
• Pesquisadores acadêmicosAjuda a acelerar o processo de pesquisa, fornecendo acesso rápido e compreensão de um grande número de artigos acadêmicos e relatórios de pesquisa.
• Educadores e alunosUsado para criar um sistema de aprendizado inteligente, os alunos podem acessar rapidamente os pontos de conhecimento no livro didático fazendo perguntas para melhorar a eficiência do aprendizado.
• processador de informações heterogêneas de múltiplas fontesPara cenários em que as informações precisam ser integradas a partir de diferentes fontes e documentos em diferentes formatos e processadas de forma inteligente, por exemplo, analistas de dados, analistas de inteligência, etc.