A tecnologia principal do WeKnora éGeração de aumento de recuperação (RAG). Essa tecnologia aumenta a precisão das perguntas e respostas em duas etapas principais: primeiro, ela recupera trechos contextuais relevantes para a pergunta do documento carregado (com suporte para uma combinação de palavras-chave, vetores e gráficos de conhecimento) e, em seguida, alimenta esses trechos em um grande modelo de linguagem para gerar a resposta. As respostas são baseadas nos fatos do documento. Seu design modular permite que os usuários combinem com flexibilidade estratégias de pesquisa (por exemplo, Elasticsearch+Knowledge Graph), modelos de incorporação (por exemplo, BGE) e modelos generativos (por exemplo, Qwen) para se adaptar a diferentes cenários.
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