WeKnora Vibe 项目

项目简介

WeKnora（维娜拉）是腾讯开源的一款基于大语言模型的知识管理框架，面向企业级文档理解、语义检索与智能推理场景打造。它的目标是让静态文档真正「活起来」：把分散在上传目录、外部平台与聊天记录里的资料，沉淀为可查询、可推理、可持续演进的专属知识资产。框架完全模块化，大模型、向量数据库与存储组件均可灵活替换，支持本地与私有云部署，数据自主可控。

核心功能

• RAG 快速问答：上传文档后即可进行语义检索与带引用的问答，适合日常知识查询。
• ReAct Agent 智能推理：自主编排知识检索、MCP 工具、技能目录、会话级沙箱与网络搜索，完成复杂多步任务。
• Wiki 模式：由 Agent 从原始文档自治生成相互链接的 Markdown 知识库与可视化知识图谱，支持人工编辑、版本历史与一键回滚。
• 跨会话长期记忆：自动抽取 profile、preference、fact、task、interest 等记忆类型，并通过 search_memory 检索调用。
• 多源数据接入：支持飞书知识库与云盘、GitLab、腾讯 IMA、Notion、语雀、钉钉文档与 RSS，持续接入中。
• 多格式解析：覆盖 PDF、Word、图片、Excel、XMind 等十余种格式，Office 文档由 anydoc 在 Go 进程内解析。
• IM 频道问答：可通过企业微信、飞书、Slack、Telegram、钉钉等渠道直接提供问答服务。
• 企业级治理：多空间 RBAC 四级角色矩阵、权限范围 API Key、空间审计日志、Langfuse 全链路可观测性与任务队列面板。

技术实现

WeKnora 采用 Go 语言构建后端服务，整体为模块化架构。检索侧支持多种向量数据库驱动，并内置 pgvector 的 1024 维 HNSW 索引、OpenSearch 与向量库扇出检索；知识加工环节采用自适应三层分块策略，配合树形文件夹保留上传目录结构，以及分块编辑与版本历史，让检索片段可以像文档一样被修改、比对与回滚。

模型层面兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen（阿里云）、智谱、混元、Gemini、MiniMax、NVIDIA、LiteLLM、Ollama 等二十余家主流厂商，并提供火山引擎与腾讯云 LKEAP 等重排服务。Agent 运行时支持 @Skill / @MCP 提及范围化调用、MCP 工具人机审批与会话内 MCP OAuth 授权；技能沙箱可选会话级常驻的 Docker、E2B 或 Cube 后端并按空间配置网络策略。可观测性方面深度集成 Langfuse，为 Agent 运行、Token 使用与任务流水线提供 OTLP/OTel 追踪，并支持 W3C traceparent 跨服务传播。此外还提供官方 MCP Server（PyPI 包 tencent-weknora-mcp，共 29 个工具）与 weknora CLI，便于程序化集成与自动化运维。

快速上手

1. 部署服务：使用官方 Docker/Nginx 部署方案拉起后端，或参考文档站完成本地开发环境搭建。
2. 配置模型：在设置页接入所需的 LLM、Embedding 与 Rerank 供应商，并填写对应 API Key。
3. 创建知识库：新建空间与知识库，上传 PDF、Word、Excel 等文档，或绑定飞书、语雀、Notion 等外部数据源自动同步。
4. 开始问答：在对话界面提问，查看引用浮层与 RAG 流水线进度；需要复杂任务时切换到 Agent 模式，让它自行调用工具与沙箱。
5. 生成 Wiki：开启 Wiki 模式，让 Agent 从文档中生成结构化知识页面与知识图谱，再按需人工编辑与回滚。
6. 对外发布：通过网站嵌入 Widget 把智能体发布到外部站点，或用 MCP Server / CLI 接入自有系统。

适用人群

适合需要构建企业内部知识中枢的技术团队：希望把闭散文档变成可检索资产的研发与运维、需要对多格式文档做语义检索的法务与咨询团队、希望把知识库问答接入企业 IM 的运营部门，以及关注数据合规、要求完全私有化部署的组织。项目采用 MIT 许可证，当前版本为 v0.8.0，迭代活跃，官方仓库与文档站持续更新。

官方链接：https://weknora.weixin.qq.com