26k 星开源神器：文档丢进去，自己长成会答题的 Wiki

散落在飞书、Notion、GitLab、邮件里的文档，堆成山也搜不到、问不动。这个项目一句话就能把它们「唤醒」成随时可问答、还能自我维护的知识库——开源、可私有化部署。

📌 项目名片

🤔 它解决什么问题

做技术的朋友一定都经历过这种崩溃：公司知识散落在飞书文档、Notion、GitLab Wiki、语雀、RSS 订阅里，格式五花八门，找一个答案要在五六个平台之间来回切，找到了还担心是不是过时版本。

传统做法无非两条路：要么靠人肉整理，费时费力且永远赶不上更新；要么上商业 RAG（检索增强生成）方案，效果好但贵、数据还得上云，很多企业不敢把内部文档交出去。

WeKnora 的思路是：把「文档 → 知识」这条流水线做成一个开源的、可私有化部署的一站式平台。它把 RAG 问答、自主推理 Agent、以及「自动把文档长成结构化 Wiki」三件事合到同一个框架里。你把原始文档丢进去，它负责解析、向量化、检索、喂给大模型，最后给你一个既能问、又能推理、还能自我维护的知识资产。

✨ 核心亮点

🗣️ 三种用法一条流水线

同一套引擎支持三种形态：快速问答（RAG 秒答）、Agent 模式（ReAct 自主编排检索/工具/沙箱/联网搜索，处理多步复杂任务）、以及 Wiki 模式。Wiki 模式是它的招牌——Agent 会自动把原始文档整理成结构化、互相关联的 Markdown 页面，还带知识图谱可视化。

🧩 几乎什么都能接

模型层兼容 OpenAI / Claude / DeepSeek / 通义千问 / 智谱 / 混元 / Gemini / Ollama 等 20+ 家大模型；数据源支持飞书知识库、飞书云盘、GitLab、Notion、语雀、钉钉文档、腾讯 ima、RSS 自动同步；文档格式覆盖 PDF / Word / Excel / PPT / XMind / 图片等 10+ 种。聊天的入口还能挂到企微、飞书、Slack、Telegram 上。

🛠️ 会「动手」的 Agent

内置技能目录 + 沙箱运行时（Docker / E2B / Cube），Agent 不仅能回答问题，还能真的写文件、跑脚本、生成 Word 预览。加上跨会话长期记忆，它会记住「你是谁、你常问什么」，越用越懂你。

📚 给「文档洁癖」的精细管控

上传后的文件夹保持原目录结构；检索切片支持可视化编辑、版本 diff、一键回滚；Wiki 页面也有快照、行级 diff 和回滚。改动过的内容自动重建索引，再也不用担心知识库越用越乱。

🔒 企业级与可观测

多工作区 RBAC 四级权限 + 审计日志，AES-256 加密敏感凭证；接入 Langfuse 做全链路可观测，运行时的任务队列、worker 池都有一张仪表盘盯着。完全模块化，LLM、向量库、存储后端都能换，支持本地 / 私有云部署，数据主权攥在自己手里。

🚀 快速上手

最省事的方式是 Docker Compose 一键自托管：

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git cd WeKnora cp .env.example .env docker compose up -d

启动后在浏览器打开 http://localhost:8080，进 Web UI 建知识库、拖文件进去，选一个大模型的 API Key（或接本地 Ollama），就能开始问答。想批量自动化，还可以用官方 CLI weknora 和 tencent-weknora-mcp（MCP Server，29 个工具）把能力接进你现有的脚本或 AI 编程助手。

👥 适合谁

一句话提醒：这是「框架」不是「开箱即用的成品客服」——多种模型接入、向量库选择、权限配置仍需你按需填好，上手门槛中等偏上，值得愿意花时间打磨的人。

💡 小结

WeKnora 把「文档堆积如山却没人用得上」这个老问题，用一条开源、可私有化的流水线优雅地解决了，还顺手塞进了 Agent 和 Wiki 两大能力。如果你正头疼内部知识管理，点个 star 收藏、去官网看演示，大概率会相见恨晚。