WeKnora,将文档转化为生动的知识

WeKnora（维娜拉）是腾讯开源的企业级知识库与 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统：Go 单体后端 + Vue 3 前端 + Python 文档解析微服务（docreader），支持多租户、多知识库、混合检索、Agent 智能体、知识图谱、Wiki 生成、MCP 集成、多平台 IM 接入与网页嵌入等能力。

一、产品概述

WeKnora 是一个基于大语言模型（LLM）的知识框架，围绕三大核心能力构建：

核心能力	说明
RAG 快速问答	面向日常查询的检索增强生成
ReAct Agent	自主编排检索、MCP 工具和网页搜索，处理复杂多步骤任务
Wiki 模式	Agent 将原始文档提炼为自维护、相互链接的 Markdown 知识库，配合交互式知识图谱

系统支持 10+ 种文档格式（PDF、Word、图片、Excel 等），兼容 20+ 种 LLM 提供商（OpenAI、DeepSeek、Qwen、Zhipu、Hunyuan、Gemini、Ollama 等），并可通过 IM 渠道（企业微信、飞书、Slack、Telegram 等）直接提供问答服务。

二、系统架构

WeKnora 采用模块化设计，核心架构如下：

组件	技术栈	说明
后端服务	Go	核心业务逻辑、API 服务
前端界面	Vue 3	Web 管理界面
文档解析	Python (docreader)	文档解析微服务
数据库	PostgreSQL	主数据存储
向量数据库	Qdrant / 其他	向量检索
缓存	Redis	会话缓存
对象存储	MinIO（可选）	文件与图片存储
图数据库	Neo4j（可选）	知识图谱

系统支持本地和私有云部署，确保数据主权

三、环境准备

3.1 前置要求

Docker和Docker Compose-1

Git-1

3.2 可选：本地 Ollama 模型

如需使用本地 Ollama 模型，请提前启动：

ollama serve > /dev/null 2>&1 &

四、安装部署

4.1 标准 Docker 部署

步骤 1：克隆代码仓库

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.gitcd WeKnora

步骤 2：配置环境变量

cp .env.example .env

步骤 3：拉取镜像并启动

docker compose pull 拉取最新镜像docker compose up -d启动核心服务

步骤 4：访问服务

启动后访问http://localhost开始使用

服务	URL
Web UI	http://localhost
后端 API	http://localhost:8080
Langfuse 追踪	http://localhost:3000

4.2 可选功能组件（Docker Compose Profiles）

通过--profile参数启用额外组件，可组合使用

Profile	说明	命令
full	所有功能	docker compose --profile full up -d
neo4j	知识图谱（Neo4j）	docker compose --profile neo4j up -d
minio	对象存储（MinIO）	docker compose --profile minio up -d
langfuse	链路追踪（Langfuse）	docker compose --profile langfuse up -d

五、使用指南

5.1 Web UI 操作

创建知识库

点击“新建知识库”

配置知识库名称、分块参数、索引策略等

保存并创建

上传文档

支持 PDF、Word、Excel、图片、Markdown 等多种格式

进入目标知识库

点击“上传文档”按钮

选择本地文件或输入网页 URL

确认上传，系统自动解析

文件夹管理

WeKnora v0.7.2 引入了知识库文件夹树功能，上传路径作为一级数据存储，支持浏览/重命名/移动文档

分块编辑与版本历史

可在 UI 中编辑检索分块，支持按版本 diff 和回滚，修改后自动重新索引

智能问答

进入知识库的聊天界面

输入问题

系统基于知识库内容生成带引用的回答

Agent 模式

WeKnora 的 ReAct Agent 可自主编排检索、MCP 工具和网页搜索

Wiki 模式

Agent 可将原始文档提炼为自维护、相互链接的 Markdown 知识库

知识图谱

六、使用场景

和企业微信机器人结合

七、故障排查

7.1 查看日志

docker compose logs -f app docreader postgres

7.2 启动/停止服务

启动服务./scripts/start_all.sh停止服务./scripts/start_all.sh --stop清空数据库./scripts/start_all.sh --stop && make clean-db

7.3 文档上传失败

通常是 Embedding 模型和对话模型未正确配置导致。请检查：

.env中的模型配置是否完整

如使用 Ollama，确保本地 Ollama 服务正常运行

查看主服务日志中的 ERROR 输出

7.4 图片无法显示

使用多模态功能时，如遇图片无法显示

确认多模态功能已配置：在知识库设置中开启高级设置

确认 MinIO 已启动：docker-compose --profile minio up -d

检查 MinIO Bucket 权限：访问 http://localhost:9001，配置 bucket 为公开读取

4.配置 MINIO_PUBLIC_ENDPOINT：如需从其他设备访问，将 localhost 替换为实际 IP

7.5 API 直链配置

响应中的图片、图表默认以内部引用resource://返回。如需返回可直接加载的 HTTP 直链：

单次请求：URL 添加?resource_urls=public

全局部署：设置环境变量RESOURCE_URL_MODE=public

如上，如有疑问欢迎留言交流，共同进步，谢谢~