Tencent/WeKnora

Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.

解決する課題

WeKnoraは、散在するドキュメントをクエリ可能で推論能力を持つ知識資産へと変換するために設計された、エンタープライズグレードのナレッジフレームワークです。文書の理解、セマンティック検索、および様々なデータソースにわたる自律的な推論のための集中型システムを提供することで、情報の断片化問題を解決します。

仕組み

このシステムは、ドキュメントのパース、ベクトル化、およびLLM推論を統合したモジュール式パイプラインを使用します。主に3つの動作モードを採用しています：

RAGベースのクイックQ&A: ナレッジベースの検索に基づいた、高速で正確な回答を提供します。
ReActエージェント: 検索、ウェブ検索、およびMCP (Model Context Protocol) ツールをオーケストレートして、複雑なマルチステップのタスクを解決する自律型エージェントです。
Wikiモード: エージェントが未加工のドキュメントを、構造化され相互リンクされたMarkdownナレッジベースと、インタラクティブなナレッジグラフへと自動的に抽出・整理します。

マルチソースのインジェクション（Feishu, Notion, Yuque, RSS）をサポートし、幅広いLLMプロバイダー、ベクトルデータベース、およびオブジェクトストレージバックエンドと統合されています。

対象ユーザー

WeKnoraは、セルフホスト可能で、堅牢なアクセス制御 (RBAC)、オブザーバビリティ (Langfuse経由)、およびナレッジエージェントを既存のIMチャネル (Slack, Telegram, WeCom, 等) や外部ウェブサイトに統合する機能を必要とする、企業や開発者向けに構築されています。

ハイライト

マルチソース同期: Notion、Feishu、Yuqueから知識を自動同期。
自律的なWiki生成: 未加工のドキュメントから、構造化されたWikiページとナレッジグラフを自動作成。
広範な統合: 20以上のLLMプロバイダー、複数のベクトルDB (pgvector, Milvus, Qdrant)、および様々なオブジェクトストレージオプションをサポート。
エンタープライズセキュリティ: 4層のRBAC、AES-256-GCM暗号化、およびスコープ付きAPIキーを搭載。
オムニチャネル展開: Web UI、Chrome拡張機能、CLI、および様々なIMプラットフォームを通じて展開可能。