Tencent/WeKnora

WeKnora – AI 搭載ナレッジ管理プラットフォーム

概要

• Tencent が構築したオープンソースフレームワークで、チームは大規模言語モデル（LLM）を使用してドキュメントを保存、検索、推論できます。主に 3 つのモードを組み合わせます：
  1. RAG（検索拡張生成） – 引用とマルチモーダル解析を備えたハイブリッドテキスト＋ベクトル検索。
  2. エージェント – ツールを呼び出し、サンドボックスコードを実行し、ブラウザを制御できるマルチステップ AI アシスタント。
  3. Wiki – グラフビュー、バージョン管理、ロールバックを備えたコラボレーション知識ベース。

主な機能

• マルチソース取り込み – 飛書、Confluence、GitLab、Notion、DingTalk、RSS などから同期；組み込みの anydoc パーサーにより 10 種類以上のファイルタイプ（PDF、Word、Excel、画像、XMind など）をサポート。
• エージェント用ツールボックス – ClawHub/SkillHub またはカスタム ZIP/Git リポジトリからスキルをインストール；Docker/E2B/Cube サンドボックスまたはローカル「Lite」ホストで実行；オープンソースの BrowserSkill 拡張機能によるブラウザ自動化。
• 長期記憶とキュレーション – ユーザーごとのプロファイル、好み、確認済みの事実、差分/ロールバック付きの編集可能な検索チャンク。
• 豊富な統合 – WeCom、飛書、Slack、Telegram 用の Q&A ボット、ウェブサイト用埋め込みウィジェット、ツール間通信用 MCP サーバー、スコープ付き API キー。
• モデル非依存 – 29 の組み込みベンダーコネクタ（OpenAI、Gemini、Ollama、DeepSeek、Qwen など）と生成されたモデルカタログ；画像テキスト検索用のマルチモーダル埋め込みモデルをサポート。
• エンタープライズグレードのセキュリティ – 4 つのロールを持つ RBAC、リソースごとの所有権、監査ログ、暗号化された資格情報、OIDC/JWKS 検証。
• プラグ可能なインフラストラクチャ – ベクターストア（pgvector、Milvus、OpenSearch、Pinecone など）、ストレージバックエンド（MinIO、S3、Tencent IMA）を交換可能。Docker Compose、Helm/Kubernetes、またはシングルバイナリ「Lite」モードで実行。

典型的なユースケース

• 最新の会社ドキュメントを使用して従業員の質問に答える内部 Q&A ボット。
• 情報を収集し、コードを実行し、レポートを作成する自動化リサーチアシスタント。
• ソースリポジトリと同期し、関係をグラフとして視覚化する知識ベース Wiki。
• 関連するポリシードキュメントを取得し、アクションを提案するカスタマーサポートツール。

クイックスタート（Docker Compose）

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
cp .env.example .env   # 必要に応じて編集
docker compose pull      # イメージを取得
docker compose up -d    # サービスを起動

• UI: http://localhost
• API: http://localhost:8080
• トレーシング（Langfuse）: http://localhost:3000

インストールオプション

• Docker Compose – デフォルトのオールインワンセットアップ。
• Kubernetes（Helm chart） – 本番クラスター。
• Lite バイナリ – 低リソース環境向けのシングルプロセス SQLite + インメモリキュー。
• デスクトップアプリ – Lite ランタイムの GUI ラッパー（macOS のみ、ソースからビルド）。

ドキュメントとコミュニティ

• 完全なドキュメント: https://weknora.weixin.qq.com/docs/
• リリースノート、アップグレードガイド、デモビデオは README にリンクされています。
• サイトにリストされている統合には、WeChat Dialog プラットフォーム、Chrome 拡張機能、npm パッケージ @wxg-prc-cpg/dsh-weknora が含まれます。

ライセンス

• MIT ライセンス（リポジトリのバッジによる）。

結論 WeKnora は、LLM 駆動のエンタープライズ知識システムを構築するための本番対応で拡張可能なプラットフォームであり、すぐに使える RAG、自律エージェント、Wiki スタイルの UI を提供し、独自のモデル、ストレージ、ツールをプラグインできます。