chore(release): prepare v0.7.1 Bump version to 0.7.1 across VERSION, frontend package manifests, and the Helm chart appVersion. Add the 0.7.1 CHANGELOG entry and refresh all README locales (badge, latest-updates, IM channel list with Yunzhijia). Regenerate Swagger/OpenAPI docs, refresh the architecture diagram (IM Bots 9 channels), and extend docs/QA.md with entries for the Yunzhijia IM integration, Volcengine rerank / Zhipu web search providers, and the Neo4j conversation-memory removal.
chore(release): prepare v0.7.1
Bump version to 0.7.1 across VERSION, frontend package manifests, and the Helm chart appVersion. Add the 0.7.1 CHANGELOG entry and refresh all README locales (badge, latest-updates, IM channel list with Yunzhijia).
Regenerate Swagger/OpenAPI docs, refresh the architecture diagram (IM Bots 9 channels), and extend docs/QA.md with entries for the Yunzhijia IM integration, Volcengine rerank / Zhipu web search providers, and the Neo4j conversation-memory removal.
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项目介绍 • 架构设计 • 核心特性 • 快速开始 • 文档 • 开发指南
WeKnora(维娜拉) 是一款开源的、基于大语言模型(LLM)的知识管理框架,专为企业级文档理解、语义检索与智能推理场景打造。
框架围绕三大核心能力构建:RAG 快速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 工具与网络搜索完成复杂多步任务,全新的 Wiki 模式则让 Agent 从原始文档中自治生成相互链接的 Markdown 知识库与可视化知识图谱。结合多源数据接入(飞书 / Notion / 语雀 / RSS,更多持续接入中)、网站嵌入 Widget 将智能体发布到外部站点、权限范围 API Key 与 Principal 模型面向程序化集成、每空间多实例存储后端灵活编排数据落地、二十余家主流模型厂商集成、Langfuse 全链路可观测性与运行时任务队列面板 + Worker 池治理、企业级多空间 RBAC(四级角色矩阵 + 资源归属 + 空间审计日志),以及完全可私有化部署的模块化架构,WeKnora 帮助团队把分散文档沉淀为可查询、可推理、可持续演进的专属知识资产。
框架支持从飞书、Notion 及语雀等外部平台自动同步知识(更多数据源持续接入中),覆盖 PDF、Word、图片、Excel 等十余种文档格式,并可通过企业微信、飞书、Slack、Telegram 等 IM 频道直接提供问答服务。模型层面兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen(阿里云)、智谱、混元、Gemini、MiniMax、NVIDIA、Ollama 等主流厂商。全流程模块化设计,大模型、向量数据库、存储等组件均可灵活替换,支持本地与私有云部署,数据完全自主可控。WeKnora 还无缝集成了 Langfuse,为 Agent 运行、Token 使用及任务流水线提供了全面的可观测性追踪。
CHANGELOG.md
@Skill / @MCP
weknora
process_config
session stop
--dry-run
Owner
Admin
Contributor
Viewer
mcp serve
docs/RBAC说明.md
final_answer
从文档解析、向量化、检索到大模型推理,全流程模块化解耦,组件可灵活替换与扩展。支持本地 / 私有云部署,数据完全自主可控,零门槛 Web UI 快速上手。
智能对话
知识管理
集成与扩展
平台能力
WeKnora Chrome 插件支持在浏览器中直接将网页内容采集到 WeKnora 知识库。选中文本、图片或整个页面,一键保存为知识条目,无需复制粘贴或手动上传文件。
WeKnora 微信小程序 提供轻量移动端客户端,支持配置 WeKnora API、选择知识库、导入 URL,并在微信内向知识库提问。
WeKnora ClawHub Skill 是 WeKnora 发布在 ClawHub 平台上的技能。安装后,可通过 WeKnora REST API 上传文档(文件 / URL / Markdown)、执行混合检索(向量 + 关键词)以及管理知识条目。
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git cd WeKnora cp .env.example .env # 按需编辑 .env,详见文件内注释 docker compose up -d # 启动核心服务
启动成功后访问 http://localhost 即可使用。
如需使用本地 Ollama 模型,请先运行 ollama serve > /dev/null 2>&1 &
ollama serve > /dev/null 2>&1 &
按需添加 --profile 启动额外组件,多个 profile 可叠加使用:
--profile
docker compose up -d
full
docker compose --profile full up -d
neo4j
docker compose --profile neo4j up -d
minio
docker compose --profile minio up -d
langfuse
docker compose --profile langfuse up -d
组合示例:docker compose --profile neo4j --profile minio up -d
docker compose --profile neo4j --profile minio up -d
停止服务:docker compose down
docker compose down
http://localhost
http://localhost:8080
http://localhost:3000
WeKnora 支持将文档转化为知识图谱,展示文档中不同段落之间的关联关系。开启知识图谱功能后,系统会分析并构建文档内部的语义关联网络,不仅帮助用户理解文档内容,还为索引和检索提供结构化支撑,提升检索结果的相关性和广度。
具体配置请参考 知识图谱配置说明 进行相关配置。
请参考 MCP配置说明 进行相关配置。
WeKnora 作为微信对话开放平台的核心技术框架,提供更简便的使用方式:
常见问题排查:常见问题排查
详细接口说明请参考:API 文档
产品规划与计划:路线图 (Roadmap)
如果你需要频繁修改代码,不需要每次重新构建 Docker 镜像!使用快速开发模式:
# 启动基础设施 make dev-start # 启动后端(新终端) make dev-app # 启动前端(新终端) make dev-frontend
开发优势:
详细文档: 开发环境快速入门
欢迎通过 Issue 反馈问题或提交 Pull Request。
流程: Fork → 新建分支 → 提交更改 → 创建 PR
规范: 使用 gofmt 格式化代码,遵循 Conventional Commits 提交(feat: / fix: / docs: / test: / refactor:)
gofmt
feat:
fix:
docs:
test:
refactor:
重要提示: 从 v0.1.3 版本开始,WeKnora 提供了登录鉴权功能,以增强系统安全性。在生产环境部署时,我们强烈建议:
感谢以下优秀的贡献者们:
本项目基于 MIT 协议发布。 你可以自由使用、修改和分发本项目代码,但需保留原始版权声明。
版权所有:中国计算机学会技术支持:开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802047560号
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项目介绍 • 架构设计 • 核心特性 • 快速开始 • 文档 • 开发指南
💡 WeKnora — 让文档活起来:RAG、Agent 推理与自动 Wiki 一体化的知识框架
📌 项目介绍
WeKnora(维娜拉) 是一款开源的、基于大语言模型(LLM)的知识管理框架,专为企业级文档理解、语义检索与智能推理场景打造。
框架围绕三大核心能力构建:RAG 快速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 工具与网络搜索完成复杂多步任务,全新的 Wiki 模式则让 Agent 从原始文档中自治生成相互链接的 Markdown 知识库与可视化知识图谱。结合多源数据接入(飞书 / Notion / 语雀 / RSS,更多持续接入中)、网站嵌入 Widget 将智能体发布到外部站点、权限范围 API Key 与 Principal 模型面向程序化集成、每空间多实例存储后端灵活编排数据落地、二十余家主流模型厂商集成、Langfuse 全链路可观测性与运行时任务队列面板 + Worker 池治理、企业级多空间 RBAC(四级角色矩阵 + 资源归属 + 空间审计日志),以及完全可私有化部署的模块化架构,WeKnora 帮助团队把分散文档沉淀为可查询、可推理、可持续演进的专属知识资产。
框架支持从飞书、Notion 及语雀等外部平台自动同步知识(更多数据源持续接入中),覆盖 PDF、Word、图片、Excel 等十余种文档格式,并可通过企业微信、飞书、Slack、Telegram 等 IM 频道直接提供问答服务。模型层面兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen(阿里云)、智谱、混元、Gemini、MiniMax、NVIDIA、Ollama 等主流厂商。全流程模块化设计,大模型、向量数据库、存储等组件均可灵活替换,支持本地与私有云部署,数据完全自主可控。WeKnora 还无缝集成了 Langfuse,为 Agent 运行、Token 使用及任务流水线提供了全面的可观测性追踪。
✨ 最新更新
CHANGELOG.md。@Skill / @MCP提及范围化 Agent 运行时;会话内 MCP OAuth 授权;QQBot 与 Lark(飞书国际版)IM 集成;Redis TLS;Requesty 模型厂商 + Keenable 网络搜索;无租户预置与受控自助创建工作区;管理员密码重置;知识库复制流程;weknoraCLI v0.10。同时完成大范围安全加固(SSRF、密钥脱敏、SQL 校验、越权)。详见CHANGELOG.md。CHANGELOG.md。process_config)+ 上传确认对话框;文档重新解析(reparse)支持覆盖配置;weknoraCLI v0.9(内置 Agent Skills、session stop、auth/profile 统一);知识库框选多选;pgvector 1024 维 HNSW 索引;对话资源 Store 重构;仅保留 Langfuse 追踪(移除 Jaeger)。详见CHANGELOG.md。weknoraCLI v0.7 / v0.8(Agent 优先线协议、NDJSON、--dry-run);OpenDataLoader 与 PaddleOCR-VL 解析引擎;MCP Server 多传输(stdio / SSE / HTTP);按模型的思考模式配置;腾讯云 LKEAP 重排 + 原生 Gemini Embedding + MiniMax-M3。详见CHANGELOG.md。Owner/Admin/Contributor/Viewer+ 按 KB 归属 + 每空间审计日志)、空间成员管理与多工作区 UX、自助创建工作区;weknoraCLI v0.4 正式版 +mcp serve;KB 检索跨向量库扇出;MCP / 数据源凭据 AES-256-GCM 加密 + docreader gRPC TLS + Token;新增智谱 Embedding 与华为云 OBS;服务端用户偏好;Go 1.26.0。详见docs/RBAC说明.md与CHANGELOG.md。weknoraCLI 早期版本。final_answer工具。📱 功能展示
🏗️ 架构设计
从文档解析、向量化、检索到大模型推理,全流程模块化解耦,组件可灵活替换与扩展。支持本地 / 私有云部署,数据完全自主可控,零门槛 Web UI 快速上手。
🧩 功能概览
智能对话
@Skill / @MCP提及以按轮次范围化 Agent 运行时知识管理
process_configAPI 覆盖解析引擎、分块、多模态(VLM / ASR)、图谱抽取与问题生成;支持 reparse 时调整配置process_config集成与扩展
平台能力
weknora)/ Chrome Extension / 网站嵌入 Widget / 微信小程序🧩 Chrome 插件
WeKnora Chrome 插件支持在浏览器中直接将网页内容采集到 WeKnora 知识库。选中文本、图片或整个页面,一键保存为知识条目,无需复制粘贴或手动上传文件。
📱 微信小程序
WeKnora 微信小程序 提供轻量移动端客户端,支持配置 WeKnora API、选择知识库、导入 URL,并在微信内向知识库提问。
🦞 ClawHub Skill
WeKnora ClawHub Skill 是 WeKnora 发布在 ClawHub 平台上的技能。安装后,可通过 WeKnora REST API 上传文档(文件 / URL / Markdown)、执行混合检索(向量 + 关键词)以及管理知识条目。
🚀 快速开始
🛠 环境要求
📦 安装与启动
启动成功后访问 http://localhost 即可使用。
🔧 可选服务(Docker Compose Profile)
按需添加
--profile启动额外组件,多个 profile 可叠加使用:docker compose up -dfulldocker compose --profile full up -dneo4jdocker compose --profile neo4j up -dminiodocker compose --profile minio up -dlangfusedocker compose --profile langfuse up -d组合示例:
docker compose --profile neo4j --profile minio up -d停止服务:
docker compose down🌐 服务地址
http://localhosthttp://localhost:8080http://localhost:3000文档知识图谱
WeKnora 支持将文档转化为知识图谱,展示文档中不同段落之间的关联关系。开启知识图谱功能后,系统会分析并构建文档内部的语义关联网络,不仅帮助用户理解文档内容,还为索引和检索提供结构化支撑,提升检索结果的相关性和广度。
具体配置请参考 知识图谱配置说明 进行相关配置。
配套MCP服务器
请参考 MCP配置说明 进行相关配置。
🔌 使用微信对话开放平台
WeKnora 作为微信对话开放平台的核心技术框架,提供更简便的使用方式:
📘 文档
常见问题排查:常见问题排查
详细接口说明请参考:API 文档
产品规划与计划:路线图 (Roadmap)
🧭 开发指南
⚡ 快速开发模式(推荐)
如果你需要频繁修改代码,不需要每次重新构建 Docker 镜像!使用快速开发模式:
开发优势:
详细文档: 开发环境快速入门
🤝 贡献指南
欢迎通过 Issue 反馈问题或提交 Pull Request。
流程: Fork → 新建分支 → 提交更改 → 创建 PR
规范: 使用
gofmt格式化代码,遵循 Conventional Commits 提交(feat:/fix:/docs:/test:/refactor:)🔒 安全声明
重要提示: 从 v0.1.3 版本开始,WeKnora 提供了登录鉴权功能,以增强系统安全性。在生产环境部署时,我们强烈建议:
👥 贡献者
感谢以下优秀的贡献者们:
📄 许可证
本项目基于 MIT 协议发布。 你可以自由使用、修改和分发本项目代码,但需保留原始版权声明。
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