Tencent/WeKnora

何を解決するか

WeKnoraは、散在する生のドキュメントを、クエリ可能で推論能力を持ち、進化し続ける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。セマンティック検索（RAG）、自律型エージェントの推論、および自己管理型Wikiシステムを組み合わせることで、情報の断片化という問題を解決し、知識が単に保存されるだけでなく、能動的に整理され、アクセス可能であることを保証します。

仕組み

システムは主に3つのモードで動作します：

1. RAGベースのクイックQ&A: セマンティック検索を使用して、アップロードされたナレッジベースから迅速な回答を提供します。
2. ReAct Agent: 検索、ウェブ検索、および外部ツール（MCP経由）をオーケストレートして、複雑で多段階のタスクを処理する自律型エージェントです。
3. Wiki Mode: エージェントが生のドキュメントを、インタラクティブなナレッジグラフを備えた、構造化され相互リンクされたMarkdownナレッジベースへと蒸留します。

マルチソースの取り込み（例：Notion, GitLab, Feishu）をサポートし、さまざまなドキュメント形式（PDF, Word, XMindなど）を処理し、ニーズに応じてLLM、ベクトルデータベース、およびストレージバックエンドを入れ替え可能なモジュール式アーキテクチャを採用しています。

対象ユーザー

大量の内部ドキュメントを管理する必要があり、堅牢なアクセス制御（RBAC）とオブザーバビリティを備えた、セルフホスト可能な安全なナレッジシステムを導入したい企業や組織向けに構築されています。

ハイライト

• 自律型Wiki生成: 生のドキュメントを、バージョン履歴とロールバック機能を備えた、構造化され相互リンクされたWikiへと自動的に変換します。
• Skill Sandboxing: セキュアで隔離された計算を行うために、セッション持続型のDocker, E2B, または Cube サンドボックス内でツールを実行します。
• 高度なナレッジキュレーション: アップロード用のツリー構造のフォルダビューと、リビジョン履歴を備えた検索チャンクの直接編集機能を備えています。
• 長期記憶: ユーザープロファイル、設定、および事実に関するセッションをまたいだメモリを維持します。
• 幅広い統合: 20以上のLLMプロバイダー、複数のベクトルデータベース、およびSlack, Telegram, WeComなどのさまざまなIMチャネルをサポートしています。