WeKnora

文档往里一扔，自动变成啥都能答的知识库

腾讯开源的 LLM 知识平台，将原始文档转化为可查询的 RAG、自主推理 Agent 与自动维护的 Wiki。构建企业级知识中枢，让知识自动沉淀、检索与推理，助力智能问答与知识管理。

开源 unknown 对话助手

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GitHub 星标 ★ 28895

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类对话助手

开发团队Tencent

所属国家

官网地址https://weknora.weixin.qq.com

GitHubhttps://github.com/Tencent/WeKnora

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Go

技术栈/模型agent,agentic,ai,chatbot,dsh-plugin,embeddings,evaluation,generative-ai,golang,knowledge-base,llm,multi-tenant,ollama,openai,question-answering,rag,reranking,semantic-search,vector-search,wiki

GitHub 星标★ 28895

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-07-22 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数9

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 8 步

环境要求

已安装 Docker 与 Docker Compose（支持 compose 子命令）
能访问网络以拉取镜像
本机 80 端口可用（访问地址为 http://localhost）
可选：本地 Ollama 环境（使用本地模型时）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取 WeKnora 源码到本地，随后所有操作都在该目录内进行。
```
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的 WeKnora 目录，后续命令均在此目录执行。
```
cd WeKnora
```
3生成配置文件

从示例文件复制出 .env，并按文件内注释修改所需配置项。
```
cp .env.example .env
```
4拉取最新镜像

使用 Docker Compose 拉取核心服务镜像，确保使用最新版本。
```
docker compose pull
```
5后台启动服务

以守护进程方式启动核心服务，完成后即可访问 Web 界面。
```
docker compose up -d
```
6访问 Web 界面

在浏览器打开 http://localhost 进入知识平台开始使用。
7启用扩展组件(可选)

需要知识图谱、对象存储或链路追踪时，追加 --profile 参数，多个 profile 可组合使用。
```
docker compose --profile full pull && docker compose --profile full up -d
```
8使用本地 Ollama(可选)

如需接入本地 Ollama 模型，先启动 Ollama 服务再启动 WeKnora。
```
ollama serve > /dev/null 2>&1 &
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	是	主配置文件，由 .env.example 复制而来，按文件内注释修改。	`.env`

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost 能正常打开 WeKnora 界面，即表示核心服务启动成功。

常见问题

Q：启动后浏览器打不开 http://localhost 怎么办？

A：确认 docker compose up -d 已执行完成、容器处于运行状态，并检查本机 80 端口是否被其他程序占用。

Q：如何启用 Neo4j、MinIO 或 Langfuse 等附加组件？

A：在 docker compose 命令中加 --profile 参数，例如 docker compose --profile neo4j up -d，多个 profile 可叠加使用。

Q：怎么使用本地的 Ollama 模型？

A：先执行 ollama serve 启动本地 Ollama 服务，再启动 WeKnora 即可。

Q：如何停止所有服务？

A：在项目目录执行 docker compose down 即可停止并移除容器。

注意事项

除 .env 外，README 未列出其他必填配置项，请以 .env 文件内的注释为准。
默认访问地址为 http://localhost，即容器默认占用 80 端口。
扩展功能按需启用 profile：full 为全部功能，neo4j 为知识图谱，minio 为对象存储，langfuse 为链路追踪。

核心亮点

基于Go实现高性能RAG管道，支持将原始文档自动转换为可查询的知识库，并集成多模态嵌入与多种LLM后端（如Ollama），工程化程度高
提供自主推理Agent与自维护Wiki能力，支持多租户隔离，适合团队级知识管理场景
内置评估模块，便于对检索和生成质量进行系统化测试，降低生产落地调优成本

不足之处

文档/社区待观察

适用场景

企业内部知识库构建与智能问答
基于私有文档的RAG应用快速原型开发
多团队协作的自治知识管理系统

替代项目

Dify、FastGPT、RAGFlow

项目介绍

WeKnora 是搜索知识领域的开源项目，由 Tencent 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（28,895）位列前 2%，在搜索知识分类的 581 个项目里位列前 4%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 19,550 增加到 28,895，净增 9,345。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业内部知识库构建与智能问答。同类可对比的替代方案包括 Dify、FastGPT、RAGFlow。

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