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上海网站推广企业,青岛网站建设哪里好,wordpress 登陆可见,音乐播放网站怎么做腾讯 Ima 知识库架构解读 腾讯AI智能工作台Ima 是腾讯推出的智能办公产品#xff0c;依托 混元大模型 与 RAG架构 打造知识管理体系#xff0c;支持Windows/Mac双平台#xff0c;提供AI问答、多模态文本创作、图像生成等核心功能。其核心能力覆盖多格式文档智能整合管理、大…腾讯 Ima知识库架构解读腾讯AI智能工作台Ima是腾讯推出的智能办公产品依托混元大模型与RAG架构打造知识管理体系支持Windows/Mac双平台提供AI问答、多模态文本创作、图像生成等核心功能。其核心能力覆盖多格式文档智能整合管理、大模型驱动的精准问答交互、动态知识图谱构建与更新以及跨部门知识协同共享等场景。最近刚好有机会深入了解下 ima 的实现过程由于腾讯Ima未开源我们可通过研究其旗下另一款开源同构产品WeKnora间接推测其架构。二者同属腾讯知识管理类产品定位虽有差异但共享核心技术理念。WeKnora的主力开发语言为Go项目启动前需在本地完成Ollama与Docker的安装配置其中Ollama用于部署所需大模型Docker则负责部署数据库等相关镜像组件。从架构图可见WeKnora核心分为两大模块左侧绿色模块聚焦用户文档的上传与解析同步完成知识库与向量库的构建。右侧紫色模块聚焦问答交互——即基于用户问题检索知识库整合信息后生成精准回答。一、文件上传多格式解析与知识库构建首先我们来看看文件上传后的处理逻辑。从代码层面可知WeKnora支持多种格式文件上传涵盖PDF、TXT、MD、DOCX、DOC、JPG、PNG、CSV、XLSX及XLS等11类格式。按文件属性可将其归为三大类第一类是文本类文件含可直接解析为文本的格式包括TXT、MDMarkdown、DOC/DOCXWord、CSV/XLSX/XLS表格及纯文本PDF第二类是无法直接解析为文本的流式文件如JPG/JPEG/PNG图片及扫描件PDF第三类是图文混合文件如含图文的PDF。由于混合文件的处理逻辑本质是“文本图片”的融合处理因此后续将聚焦文本类与图片类数据展开讨论。WeKnora为每种文件类型单独设计了处理类所有处理逻辑均封装在/docreader/parser目录中。其中PDF解析逻辑最为复杂需兼顾文本与图片内容因此框架采用责任链模式实现解析。优先使用MinerU工具解析若解析失败则使用 微软开源的Markitdown文件解析工具。从mineru_parser.py文件的实现逻辑来看WeKnora 会先将PDF拆分为文本与图片两部分完成图片保存后再对两部分分别解析。下图先开看看文本部分的处理逻辑不同文本类型如TXT、DOC、Excel的处理细节虽有差异但核心流程保持一致。对于文本类文件框架会先通过正则匹配识别“不可切分的整体内容”如MD表格、图片占位符等。即使此类内容体积过大仍然会直接作为单个chunk保留不进行切分。这种情况理论上会影响系统实际运行性能值得注意的是Excel的处理逻辑较为特殊。WeKnora 按“每行一个chunk”的规则进行切分以表头为Key、对应列值为Value每行生成一组KV键值对。这种方式在常规场景下表现应该不错但实际业务中存在大量格式复杂的Excel文件如合并单元格、特殊格式等此时该拆分方式的适配性会显著下降。所有文本数据拆分为chunk后将进入后续处理环节。WeKnora 默认采用nomic-embed-text作为嵌入模型。选择该模型的核心考量可能在于适配多数使用者的硬件配置—— nomic-embed-text 在CPU或低配GPU环境下可实现更优的推理速度降低部署门槛。向量化后的数据将存储于PostgreSQL、Elasticsearch及Qdrant三种数据库中这三类数据库的镜像会在项目启动时自动拉取并完成安装。同时每个chunk除了进行向量嵌入还会同步开展关键信息提取用于知识图谱构建。WeKnora 直接借助大模型完成信息提取与图谱构建并将最终生成的知识图谱存入图数据库。从实现细节可见WeKnora 默认仅支持11种实体类别若这些类别无法覆盖实际业务场景需用户自行调整 prompt 以适配新的实体类型。而在文档整体处理流程中图片部分的处理逻辑同样关键。如前文所述PDF会被拆分为文本与图片两部分文本部分按上述逻辑处理图片部分则先通过OCR识别转换为文本再沿用文本的处理流程完成后续操作。WeKnora OCR识别采用的是行业广泛应用的PaddleOCR工具。二、知识获取精准检索与智能交互实现知识获取是用户与系统交互的核心环节WeKnora通过“问题优化-双渠道检索-信息融合-智能生成”的全流程设计确保用户能快速获取精准、全面的知识答案。其核心逻辑是依托前文构建的向量库与知识图谱通过大模型驱动的检索与整合实现从问题到答案的高效转化。当用户提出问题时WeKnora 会先利用大模型对问题进行改写优化将原始问题调整为更契合检索需求的自然语言问句如补充上下文信息、优化表述逻辑、明确核心诉求等。随后进入核心的信息检索与召回环节具体流程可分为两步并行推进。第一步是向量检索基于改写后的问题生成对应的向量表示然后在已构建的向量库存储于PostgreSQL、Elasticsearch及Qdrant中的向量化chunk数据中进行相似性匹配召回与问题语义相关的知识片段第二步是图数据库检索同步提取问题中的核心实体、关键词及语义关系依据这些信息在图数据库的知识图谱中检索关联的实体节点、属性及关系链路获取结构化的知识关联信息。检索完成后框架会对两类渠道召回的信息进行融合处理。先分别对向量检索结果按语义相似度得分排序、对图数据库检索结果按关联紧密程度排序。再结合信息的可信度、时效性等维度进行二次筛选与权重分配最终整合形成一份精准、全面的候选信息集合提交给大模型生成符合用户需求的最终回答。三、结语WeKnora 以 “多格式文档解析 - 双库构建” 为基础以 “智能问题优化 - 双渠道检索 - 信息融合生成” 为交互核心借助 Go 语言生态、Ollama 大模型部署、PaddleOCR 等技术工具实现了知识的高效管理与精准输出。尽管 WeKnora 在复杂格式文档适配、实体类别扩展性等方面仍有优化空间但其展现的 “大模型 RAG 知识图谱” 的融合思路精准契合了企业级知识管理对高效整合、智能交互、协同共享的核心需求。未来随着大模型技术的迭代与行业需求的深化这类知识管理产品在处理复杂度、检索精准度、场景适配性等方面的能力有望进一步提升为企业数字化转型中的知识沉淀与价值释放提供更坚实的支撑。最后附上 WeKnora 的git地址 若你对 AI 技术如模型开发、NLP 应用、行业落地等感兴趣欢迎✉️私信我拉你进专属交流群和技术大牛们面对面深度探讨、互换经验