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WeKnora 零基础部署完整指南：5 步拥有可问答的 RAG 知识库管理平台

【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora

团队文档散落在飞书、网盘和各种 wiki 里，找一条知识往往比写它更费时间。WeKnora 是开源的 LLM 知识平台：把原始文档变成可问答的 RAG、会推理的 Agent 和自动维护的 Wiki。WeKnora 部署并不复杂，装好 Docker，敲几条命令就能让整个系统跑在 http://localhost 上。

它是怎么工作的：容器里各跑着什么

先搞清楚每个组件的分工，出问题时你才知道该找谁负责。

• app 主服务：端口8080，承载全部业务逻辑，对外提供 RESTful API
• docreader 解析器：解析 PDF、Word、Excel 等十余种格式，通过 gRPC 与主服务通信
• PostgreSQL（ParadeDB）+ Redis：业务数据与向量存储，外加缓存、会话与任务队列
• frontend：基于 Vue 的 Web 界面，端口80，负责知识库管理与问答

MinIO、Neo4j、Langfuse 等可选组件可用--profile单独开启，默认部署不占额外资源。

🐳 WeKnora Docker 安装：从环境检查到一键启动

读完本节，你会得到一个打开浏览器就能用的系统。

确认 Docker 环境与端口

装好Docker（含 Compose）和Git，确认80、8080端口空闲；用本地 Ollama 的话，Ollama 服务要能连通。先跑仓库自带的自检：

./scripts/start_all.sh -c

按顺序执行 WeKnora 部署命令

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora && cp .env.example .env docker compose pull && docker compose up -d

.env从模板复制而来，按需修改数据库、存储与模型；up -d拉起全部核心容器，首次拉镜像需几分钟。

30 秒验证部署是否成功

docker compose ps

所有容器应为Up，主服务状态healthy。浏览器打开 http://localhost 出现登录页即成功，后端 API 在 http://localhost:8080。

⚙️ 个性化配置：开发与生产两种场景

读完你能分清开发、生产各该改.env里哪几个变量。

开发调试

• LOG_LEVEL=debug输出详细日志，LLM_DEBUG_LOG=true把大模型调用落盘便于对比
• 频繁改代码可用快速开发模式分别起前后端，见 快速开发模式说明

生产部署

• DISABLE_REGISTRATION=true关闭公开注册，配合空间 RBAC 与邀请制控制写入权限
• WEKNORA_VERSION固定到具体版本号，升级先docker compose pull再up -d，避免缓存旧镜像

⚠️ 常见问题快速诊断

读完你能独立处理部署后的多数故障。

1. 文档上传成功，提问却没回答现象：解析正常但问答报错。原因：.env没配 LLM 或 Embedding 模型。解决：补齐INIT_LLM_MODEL_NAME、INIT_EMBEDDING_MODEL_NAME等变量后重启app容器。

2. 回答里图片链接失效现象：图片 404。原因：MinIO 没启动，或MINIO_PUBLIC_ENDPOINT仍指向 localhost。解决：加--profile minio启动，并把 endpoint 换成本机实际 IP。

3. 刚保存的配置又变回去现象：保存几秒后页面回退。原因：浏览器代理、缓存或插件改写了请求。解决：关闭代理与插件，换无痕窗口重存。

4. 文档长时间卡在「处理中」现象：解析任务一直不结束。原因：解析、切分或向量化某阶段挂死。解决：打开文档 Trace 时间线定位阶段、可中止解析，再用docker compose logs -f app看日志。

📋 命令速查

日常运维命令，复制即用。

常用目录：部署脚本 · 配置目录 · 常见问题排查

下一步做什么

先上传一个 PDF 问一个问题，回答带引用，说明解析、向量化、检索、生成整条链路都通了。之后按需加--profile neo4j开知识图谱，或--profile langfuse查看调用链路；更多细节见 docs/QA.md。

【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora