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 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，面向企业级文档理解、语义检索与智能推理场景。它把团队分散的文档汇集起来，用于检索、推理，并随资料更新持续维护。

https://github.com/user-attachments/assets/de0e490a-e738-405e-bb3a-64b63edd7278

v0.9.0 · 2 分 45 秒 · 1080p60 · 英文配音与字幕

查询资料用 RAG，处理多步任务用 Agent，整理知识用 Wiki。三种能力共享同一知识库。


  
  


Agent 的工具箱。 技能可从 ClawHub / SkillHub / Git / ZIP 安装，在会话级持久的 Docker / E2B / Cube 沙箱中运行，对话旁可打开交互式终端与图形桌面。借助 BrowserSkill 扩展，Agent 可以操作用户自己的 Chrome / Edge；外部 MCP 服务（支持 OAuth）可以接入，并按工具逐个启用。

除此之外：

- 记忆与知识整理：跨会话长期记忆保存用户确认过的个人信息、偏好与事实；文件夹上传保留原始目录结构；检索分块可以编辑、比对与回滚。
- 数据源与格式：飞书知识库 / 飞书云盘 / Confluence / GitLab / 腾讯 IMA / Notion / 语雀 / 钉钉文档 / Seafile / RSS 自动同步，更多数据源持续接入中；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。
- 渠道与集成：企业微信、飞书、Slack、Telegram 等 IM 频道内直接问答；网站嵌入 Widget 把智能体发布到外部站点；内置 MCP Server 供 Cursor、Claude 等 AI 工具连接；权限范围 API Key 与 Principal 模型用于程序化集成。
- 模型：内置 29 家模型厂商与自动生成的模型目录，兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen（阿里云）、智谱、混元、Gemini、MiniMax、NVIDIA、LiteLLM、Ollama 等。
- 权限与运维：多空间 RBAC（四级角色、资源归属、空间审计日志）、每空间多实例存储后端、运行时任务队列面板与 Worker 池治理，并通过 Langfuse 追踪 Agent 步骤、Token 用量与任务流水线。
- 部署：大模型、向量数据库、存储后端均可替换，支持本地与私有云部署，数据留在你自己的环境中。

 快速开始


  
    
      
      在线使用
      微信对话开放平台
      在线管理知识库，将问答服务接入公众号、小程序等微信场景。
      进入平台 →
    
    
      
      云端部署
      腾讯云轻量应用服务器
      通过应用模板部署 WeKnora，在自己的云服务器上运行。
      前往腾讯云部署 →
    
    
      
      自行部署
      部署到自己的环境
      使用 Docker 或 Kubernetes 部署，自行配置模型、存储和网络。
      使用 Docker Compose 部署 ↓
    
  


 使用 Docker Compose 部署

需要 Docker、Docker Compose 与 Git。

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


启动成功后访问 http://localhost，按新手引导完成配置即可使用。带样例数据的完整上手流程见快速上手。

 [!TIP]
 如需使用本地 Ollama 模型，请先运行 ollama serve  /dev/null 2&1 &。Ollama 向量模型名、OLLAMA_BASE_URL 与内存说明见配置文档。

| 服务 | 地址 |
|------|------|
| Web UI | http://localhost |
| 后端 API | http://localhost:8080 |
| 链路追踪 (Langfuse) | http://localhost:3000 |

 可选服务

按需添加 --profile 启动额外组件，多个 profile 可叠加使用：

| Profile | 说明 |
|---------|------|
| _(默认)_ | 核心服务 |
| full | 全部功能 |
| neo4j | 知识图谱 (Neo4j) |
| minio | 对象存储 (MinIO) |
| langfuse | 链路追踪 (Langfuse) |

bash
docker compose --profile neo4j --profile minio pull
docker compose --profile neo4j --profile minio up -d
docker compose down      停止服务


 版本升级

若已有部署并下载了更新的 release：

bash
 在 .env 中将 WEKNORA_VERSION 设为目标版本（如 0.9.0），或保持 latest
docker compose pull      拉取与 WEKNORA_VERSION 匹配的镜像
docker compose up -d     用新镜像重建容器


 [!NOTE]
 仅执行 docker compose up -d 会复用本地缓存镜像，可能导致 Web UI 显示版本与下载的 release 不一致。升级前请先阅读升级须知。

 其他部署方式

| 方式 | 适用场景 |
|------|----------|
| Docker Compose | 上面的标准部署，功能完整，多服务 |
| Kubernetes (Helm) | 生产集群；Chart 位于 helm/ |
| Lite 单二进制 | 本机或低资源环境，零外部依赖（SQLite + 内存队列）；与标准版的差异见 Lite 与标准版区别 |
| 桌面应用 | 带图形界面的 Lite 运行时，免登录启动，macOS 上提供本机沙箱；尚未提供安装包，需自行构建 |

全部部署形态、硬件要求与常见拓扑见安装部署。

 [!WARNING]
 WeKnora 已提供登录鉴权，但在生产环境部署时，我们强烈建议：

Top issues

Discussions

Latest release

What's Changed
 fix(docs): stabilize anchor navigation and link release topics by @lyingbug in https://github.com/Tencent/WeKnora/pull/4287
 feat(agent): persist human-in-the-loop prompts with a shared broker by @lyingbug in https://github.com/Tencent/WeKnora/pull/4250
 feat(search): add RRF controls in a tabbed settings popover by @lyingbug in https://github.com/Tencent/WeKnora/pull/4300
 docs(swagger): document the real request and response types by @lyingbug in https://github.com/Tencent/WeKnora/pull/4304
 feat(agent): add the built-in WeKnora assistant with an operation catalog by @ly