Dans l'ère de l'explosion des informations, le traitement de documents complexes reste un défi pour les entreprises et les chercheurs. Tencent a maintenant mis à disposition un nouveau outil d'analyse et de recherche de documents basé sur un grand modèle linguistique (LLM), appelé WeKnora, qui vise à aider les utilisateurs à extraire et à intégrer efficacement des informations provenant de divers formats de documents tels que PDF, Word, images, et à construire une vue sémantique unifiée.
Le point fort principal de WeKnora réside dans sa puissante capacité à traiter plusieurs modalités. Il peut non seulement extraire du contenu structuré à partir de différents types de documents, mais aussi intégrer ces informations dispersées pour offrir aux utilisateurs une vision sémantique complète et unifiée. Grâce à la forte compréhension du LLM, WeKnora peut comprendre en profondeur le contexte des documents et réaliser des réponses précises ainsi que des dialogues fluides en plusieurs étapes, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la précision de la recherche d'informations.
En outre, WeKnora utilise une architecture modulaire comprenant des composants essentiels tels que l'analyse des documents, le traitement vectoriel, le moteur de recherche et la raisonning du grand modèle. Chacun de ces composants peut être configuré et étendu de manière flexible selon les besoins spécifiques. Ce design offre des perspectives d'application larges, pouvant être utilisé pour créer des bases de connaissances d'entreprises, des assistants d'analyse de littérature scientifique, des assistants de connaissances médicales, des assistants juridiques, ou même pour construire des graphes de connaissances complexes, fournissant ainsi un soutien technique puissant à tous les secteurs.
Adresse : https://github.com/Tencent/WeKnora