WeKnora - фреймворк для понимания документов и семантического поиска в Tencent WeChat с открытым исходным кодом

Что такое WeKnora?

WeKnora - это open source фреймворк для понимания и семантического поиска документов на основе больших языковых моделей (LLM), разработанный командой Tencent WeChat для структурно сложных, гетерогенных сценариев работы с документами, использующий модульную архитектуру, интеграцию мультимодальной предварительной обработки, семантического векторного индексирования, интеллектуального отзыва и генерации больших моделей для построения высокоэффективного и контролируемого процесса вопросов и ответов на документы. Основной процесс поиска основан на механизме RAG (Retrieval-Augmented Generation), который объединяет контекстно-значимые фрагменты с языковыми моделями для достижения более высокого качества семантических ответов.

Особенности WeKnora

• мультимодальный когнитивный движокТочный разбор PDF, Word, изображений и документов других форматов в смешанном контенте, извлечение текста, таблиц и изображений, семантической информации.
• Модульная конструкция сборочной линии RAGОн поддерживает свободное сочетание стратегий поиска, больших языковых моделей и векторных баз данных для гибкой адаптации к различным сценариям применения.
• Точные рассуждения и обеспечение достоверности решений: Сочетание частного развертывания, нескольких раундов глубокого контекстного понимания с визуальной оценкой всех связей для обеспечения точности и надежности вопросов и ответов.
• Гибкость при адаптации к различным производственным условиям: Поддержка локального развертывания и образов Docker, совместимых с частными облачными и автономными средами для удовлетворения различных потребностей пользователей.
• Нестандартный интерактивный опыт: Предоставьте сценарии запуска одним щелчком мыши и интуитивно понятный интерфейс Web UI, чтобы снизить порог использования и улучшить впечатления пользователя.

Основные преимущества WeKnora

• Глубокое мультимодальное пониманиеОн может точно разбирать документы в различных форматах, извлекать семантическую информацию из текста, таблиц и изображений и достигать глубокого понимания сложных документов.
• Эффективный семантический поиск: Передовая технология семантического векторного индексирования используется для быстрого поиска наиболее релевантных запросу фрагментов документов, повышая эффективность и точность поиска.
• Интеллектуальная генерация вопросов и ответов: В сочетании с генеративным рассуждением на основе больших языковых моделей он обеспечивает интеллектуальные вопросы и ответы с учетом контекста и генерирует высококачественные семантические ответы.
• Модульная архитектура: Он поддерживает свободное сочетание поисковых стратегий, больших языковых моделей и векторных баз данных, что позволяет гибко настраивать и расширять его в соответствии с потребностями пользователей.
• Частное развертывание: Поддерживает локальное развертывание и образы Docker, совместимые с частными облачными и автономными средами, обеспечивая безопасность и конфиденциальность данных.
• юзабилити: Предоставляет сценарии запуска одним щелчком мыши и интуитивно понятный интерфейс Web UI для снижения порога использования и обеспечения возможности использования "из коробки".

Что такое официальный сайт WeKnora

• Веб-сайт проекта:: https://weknora.weixin.qq.com/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/Tencent/WeKnora

Для кого предназначена WeKnora

• Команда по управлению корпоративными знаниями: Он используется для создания и управления внутренней базой знаний предприятия, быстрого поиска и извлечения ключевой информации, а также повышения эффективности обмена знаниями.
• Разработчик интеллектуального обслуживания клиентов: Интеграция в систему обслуживания клиентов для быстрого получения информации из руководств по продуктам, часто задаваемых вопросов и других документов для повышения скорости и качества обслуживания клиентов.
• Юридические и финансовые специалисты: Помощь в анализе сложных юридических документов, контрактов, финансовых отчетов и других документов для повышения эффективности и точности.
• Академические исследователи: Помогает ускорить процесс исследования, предоставляя быстрый доступ к большому количеству научных работ и отчетов об исследованиях.
• Преподаватели и студенты: Используется для создания интеллектуальной системы обучения, студенты могут быстро получить доступ к знаниям, содержащимся в учебнике, задавая вопросы, что повышает эффективность обучения.
• многоисточниковый гетерогенный информационный процессор: Для сценариев, в которых необходимо интегрировать информацию из различных источников и документов в разных форматах и обрабатывать ее интеллектуально, например, для аналитиков данных, аналитиков разведки и т.д.