腾讯知识库开源仅5天，就来了！手把手教你打通多模态全流程，构建你的专属知识引擎！_weknora

企业文档堆积如山，客服被重复问题淹没？
当你的同事还在手动翻找合同条款时，某金融公司的新人已用自然语言3秒调出精准案例——腾讯开源的知识库 WeKnora。

痛点觉醒：企业知识管理的「三重困境」

1. 1. 文档黑洞：PDF/Word/图片中的表格、公式、流程图在传统检索中集体「失声」

2. 2. 安全枷锁：金融、医疗等行业因合规要求，ChatGPT API成了禁区

3. 3. 部署噩梦：运维团队面对AI组件像在拼没有说明书的乐高

某券商法务部的真实场景：

“每次找相似判例要翻300页PDF，现在AI自动关联《民法典》第584条+最高法指导案例，耗时从3小时缩至10秒”

整体架构

核心功能

• • 精准内容提取： 支持PDF、Word、图片等多种文档类型，深度解析结构并构建统一语义视图。

• • 智能上下文理解与交互： 集成大语言模型技术，深入理解文档内容与用户意图，支持精准问答与多轮对话。

• • 全流程可扩展架构： 提供从文档解析、信息嵌入、内容召回、结果生成的全流程模块化设计，便于灵活集成与深度定制。

• • 高效混合检索引擎： 融合关键词搜索、向量检索、知识图谱查询，提升内容查找效率与准确性。

• • 开箱即用： 通过直观的Web界面和标准API提供流畅体验，零技术门槛快速上手。

• • 安全自主可控： 全面支持本地化部署与私有云方案，确保核心数据100%掌握在您手中。

适用场景

应用场景

具体应用

核心价值

内部文档检索、规章制度问答、操作手册查询

提升知识查找效率，降低培训成本

论文检索、研究报告分析、学术资料整理

加速文献调研，辅助研究决策

产品手册问答、技术文档检索、故障排查

提升客户服务质量，减少技术支持负担

合同条款检索、法规政策查询、案例分析

提高合规效率，降低法律风险

医学文献检索、诊疗指南查询、病例分析

辅助临床决策，提升诊疗质量

WeKnora如何实现「文档超能力」

多模态解析引擎——让机器真正「看懂」文档

通过OCR+跨模态建模：

• • 财务报表中的折线图→「Q2营收环比增长18%」

• • 论文里的化学方程式→识别为「酯化反应过程」

可插拔架构——像搭积木一样组装AI流水线

企业可自由组合：

• • 检索策略：BM25关键词搜索 + 向量语义召回 + 知识图谱关联

• • 模型引擎：本地部署Qwen-72B 或 Ollama 启动任意引擎

• • 存储方案：敏感数据存私有PGvector，公开数据用Elasticsearch

功能演示

知识上传

知识问答入口

图文结果回答

WeKnora GitHub：https://github.com/Tencent/WeKnora

官网： https://weknora.weixin.qq.com/

项目刚刚开放源码，正处于 初始运行阶段。当前的功能完备度和健壮性仍有相当大的提升空间。大家可以抱着“测试探索”、“帮助项目成长”的心态去使用。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在\"能用模型不会调优\"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】