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WeKnora：快速把企业文档 RAG 问答跑起来

【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

查一份制度文件要翻三个群、两个网盘，新人问一句"这个流程在哪"就要拖到下午。WeKnora 是一个开源 LLM 知识平台：把原始文档变成可查询的 RAG 问答，还能做 Agent 推理、自动产出 Wiki。

核心能力速览

一句话概括，WeKnora 把"找不到的文档"变成"问得到的答案"，各模块可独立替换与扩展：

• RAG 快速问答：上传文档即可检索作答，每个答案都带引用来源
• ReAct Agent 推理：检索、调 MCP 工具、网络搜索，由 Agent 自主编排多步任务
• Wiki 模式：从文档自动生成互链知识页与图谱，支持人工编辑与版本回滚
• 多源数据接入：文档、FAQ、飞书 / Notion / 语雀自动同步
• 混合检索：BM25 关键词 + 向量 + 图谱召回组合，兼顾漏检与噪音

三步跑起来

先看环境，四件事确认即可：

• ✓ Docker 与 Docker Compose 已安装（Linux / macOS / Windows 均可）
• ✓ 内存 4GB 以上、磁盘 20GB 以上
• ✓ 80 与 8080 端口未被占用
• ✓ 能访问 Docker Hub 拉取镜像

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora cp .env.example .env

编辑 .env 里的模型变量：本地 Ollama 填模型名，云端 API 填地址与 Key。随后执行docker compose up -d启动，也可以直接跑一键启动脚本，它会拉镜像、初始化数据库并可选启动 Ollama。启动后浏览器打开http://localhost就是 Web 界面，后端 API 在http://localhost:8080。

走通"上传到问答"主链路

主链路就是"传文档 → 等解析 → 提问题"三个动作：

①注册与初始化：浏览器注册账号，在向导里完成首次初始化，选好 LLM 与 Embedding 模型并填入地址或 Key。此时你会看到系统主界面和待建的知识库列表。

②建库与解析：新建一个文档型知识库，上传几份 PDF / Word / Excel，等解析任务队列跑完。此时你会看到每篇文档的解析阶段进度，以及生成的检索分块。

③提问验证：切到问答界面，选中该知识库提一个业务问题。此时你会看到完整答案，引用来源可直接点开定位到原文段落。

进阶配置项

默认配置可以直接用，想更准、想上量时，重点看四处：

• Rerank 模型：召回后对分块再排序一次，把最相关片段顶到最前，适合觉得"检索出来但排序不对"的场景。
• 向量数据库：.env 支持 pgvector、Elasticsearch、Milvus 等，按数据量切换，适合已有向量设施的企业。
• 数据源同步：飞书、Notion、语雀自动同步，增量或全量皆可，适合文档散落在各平台的团队。
• 追踪面板：Langfuse profile 开启后可看到 Agent 全链路、工具调用与 token 消耗，适合排查推理行为。

🔧 踩坑 & 调优

下面三个是出现频率最高的，先照着看：

现象：上传成功但问答无返回，或解析任务卡住。排查点：主服务日志里找 ERROR；确认.env中 LLM / Embedding 是否配好。解法：补齐INIT_LLM_MODEL_*与INIT_EMBEDDING_MODEL_*两组变量，远程模型另加 base_url 与 API Key，重启容器；更多细节见常见问题排查。

现象：解析出的 PDF 图片显示为失效链接。排查点：MinIO 对象存储未启动，或MINIO_PUBLIC_ENDPOINT还指向 localhost。解法：docker compose --profile minio up -d启动对象存储，并把 endpoint 改成本机内网 IP。

现象：升级版本后 Web UI 仍显示旧版本。排查点：只执行了up -d，复用了本地缓存镜像。解法：先docker compose pull拉新镜像，再up -d重建容器。

落地场景

不用一次建全，挑一个先跑起来：

• 内部制度与技术文档：上传制度、架构图与发布说明，新人自助检索，不用再追着人问。
• 客服知识库：常见问题录成 FAQ，高频咨询自动应答，坐席只处理疑难单。
• 培训与入职：课件与讲义自动整理成 Wiki，员工按需自学，内容随源文档更新。

对应文档库、FAQ 库、Wiki 库三种知识库，可以并行建，互不干扰。

文档进去，答案带着引用出来。拉个镜像、跑一条 compose，十分钟先看到第一次带引用的问答。

【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