Tencent 开源 · WeKnora v0.8.0 · 官方文档
开源的知识库问答系统
WeKnora（维娜拉）将 PDF、Word、网页与飞书 / Notion / 语雀等来源的资料汇入知识库，提供检索增强的问答能力，回答标注可追溯的出处。除基础问答外，还提供 Wiki 自动成书、ReAct Agent 与 MCP 双向集成、知识图谱增强检索，以及面向团队的多空间隔离、四级 RBAC、作用域 API Key 与审计日志。支持完整私有部署，模型可全部替换为本地推理。
本文档覆盖部署与配置、功能说明、按资源分类的 API 参考，以及二次开发的扩展点。
资料从文件、网页、音频与图片进来，统一解析后并行写入向量、关键词、Wiki 与知识图谱四路索引； 同一套知识库与 Agent 再展开成九种客户端，换入口不用换一套系统。
从一份 PDF，到一句带出处的回答
问答效果不好，问题往往不在模型，而在这条链路上：扫描件没读出文字、表格被切碎、召回的段落答非所问。下面四个环节各自对应一类失分点，且实现均可按需替换。
- 01
读懂文档
扫描件走 OCR、插图交给视觉模型描述、音频由语音模型转写、Excel 合并单元格自动补齐。独立的 docreader 服务把 PDF、Office、网页、图片与音频还原成带版式的文本，而不是只抽出一段纯文字。
- 02
切好知识
按文档特征在标题、启发式、递归三档策略间自动选择切法，父子分块让检索命中小块、送进模型的却是完整上下文。同一份文档可同时写入向量、关键词、Wiki 与知识图谱四路索引。
- 03
找准证据
先做意图识别与查询改写，向量与 BM25 并行召回后用 RRF 融合，再由重排模型定序；开启知识图谱时补一批实体关系证据，覆盖「A 和 B 什么关系」这类问题。
- 04
给出可核对的回答
常规问题单轮检索直接生成；复杂任务交给 ReAct Agent 自行决定检索几轮、调哪些工具、要不要跑数据分析。回答流式返回，逐段标注出处，可点开原文核对。
超出基础检索问答的部分
以下能力为 WeKnora 的主要投入方向，可作为技术选型时的对比维度。
Wiki 模式
由模型从文档中抽取实体与概念，生成互相链接且标注出处的页面，并自动组织为目录树与关系图谱。适用于资料分散、缺少整体索引的场景。
可维护性分块级编辑与版本管理
解析结果可在分块粒度直接修正，保存后即时重建索引，每次修改保留历史版本并支持回滚。Wiki 页面同样具备版本历史，并区分管道、Agent 与人工三类编辑来源。
接入多渠道统一接入
同一个 Agent 可同时发布到 10 个 IM 平台、自有站点的嵌入挂件与浏览器插件，会话、权限与知识范围沿用同一套配置。
工具生态MCP 双向集成
作为客户端接入外部 MCP 服务，支持 OAuth 授权、工具启停与人工审批；同时可作为 MCP Server 对外提供检索能力。
企业部署多空间隔离与审计
工作空间级数据隔离与四级角色矩阵，API Key 可按能力与知识库范围收窄。操作行为写入审计日志，后台任务提供队列面板，问答链路支持 Langfuse 追踪。
架构可插拔架构
解析引擎、分块策略、检索引擎、模型厂商、搜索引擎与存储后端均以注册表接入，可按配置替换；知识库支持分别绑定不同的向量库与存储实例。
检索知识图谱增强检索
入库时由模型抽取实体与关系存入图数据库，提问时顺着关系补充召回，用于回答「A 与 B 之间是什么关系」这类向量检索不擅长的问题。适合人物、组织、合同条款等关系密集的资料。
数据接入数据源持续同步
飞书/Lark、GitLab、IMA、Notion、语雀与 RSS 按计划同步：首次全量，后续按连接器规则增量更新，支持删除检测的来源可同步下架文档，避免知识库随时间过期。
答案质量FAQ 精确问答
退货政策、报销流程这类答案固定的问题可直接维护成问答对，按「标准问 + 相似问 + 反例问」匹配问题而非文档片段。可与文档库被同一 Agent 检索，形成先查标准答案再翻文档的顺序。
九种客户端与集成入口
同一套知识库与 Agent 配置，可从浏览器、IM、自有站点、终端与外部智能体访问，无需为各入口重复搭建。
Web 控制台
知识库管理、对话、Wiki 浏览与系统配置的完整界面。
Chrome 插件
网页侧边栏问答，支持正文剪藏与 Markdown 速记入库。
网页嵌入挂件
一段 script 即可在自有站点提供悬浮问答，访客无需登录。
桌面客户端
单机运行的桌面应用，自带后端与本地存储；尚未正式发布，需自行构建。
IM 机器人
企业微信、飞书、钉钉、Slack 等 10 个平台的官方适配器。
微信小程序
移动端入口，支持网页收藏入库与提问。
命令行 weknora
文档管理、检索与带引用的流式问答，默认 JSON 输出，便于脚本化。
REST API 与 Go SDK
完整 /api/v1 接口；API Key 支持按能力与知识库范围授权。
DeepSeek Harness
在 dsh 中检索知识库、通读文档与调用 WeKnora 问答。
MCP Server
将 WeKnora 暴露为 MCP 工具，供 Claude、Cursor 等客户端检索。
六个部分，五十三篇
覆盖部署上手、系统架构、功能说明、接口参考、客户端与二次开发。
快速开始
按顺序读完四篇，可完成部署并跑通首次问答。
架构
系统全貌，以及文档入库与检索问答两条主干流水线。
功能模块
二十三项能力的配置项、行为约定与实现路径。
API 参考
按资源分组的接口，含权限、参数、响应与 curl 示例。
客户端
Web、CLI、SDK、小程序、桌面端、浏览器插件、Skill 与 dsh 集成。
开发指南
本地开发环境、数据库迁移，以及九类可插拔扩展点。
部署形态
标准部署克隆代码、改两个密钥、一条命令拉起全套服务；本机试用可选 Lite 模式，不依赖 PostgreSQL 与 Redis。
- Docker Compose标准部署，12 个可选 profile 组合基础设施
- HelmKubernetes 集群编排，适用于生产多副本
- Lite（单二进制 / 桌面应用）SQLite + 进程内队列，无需 Docker 与外部数据库；提供命令行与图形界面两种形式 桌面应用尚未正式发布，需自行构建
# 1 获取代码
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
# 2 准备配置：至少修改 JWT_SECRET 与 SYSTEM_AES_KEY
cp .env.example .env
# 3 拉起全部服务（首次需拉取镜像）
docker compose up -d --pull always
# 4 确认服务就绪
docker compose ps
curl http://localhost:8080/health
# 5 打开前端（默认 80 端口，可用 FRONTEND_PORT 改）
open http://localhost
# 停止：docker compose down 首次打开前端会落到注册页，注册后在初始化向导里配置对话模型与向量模型，即可建库提问。后端 API 与前端同域，走 http://localhost/api/v1。 完整步骤见快速上手，其余部署形态与参数见安装部署。