Tencent/WeKnora

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

해결하는 문제

WeKnora는 흩어져 있는 문서를 쿼리 가능하고 추론 능력을 갖춘 지식 자산으로 변환하도록 설계된 엔터프라이즈급 지식 프레임워크입니다. 다양한 데이터 소스에 걸쳐 문서 이해, 시맨틱 검색 및 자율적 추론을 위한 중앙 집중식 시스템을 제공함으로써 정보 파편화 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 문서 파싱, 벡터화 및 LLM 추론을 통합하는 모듈형 파이프라인을 사용합니다. 세 가지 주요 운영 모드를 채택하고 있습니다:

RAG 기반 빠른 Q&A: 지식 베이스 조회를 기반으로 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.
ReAct 에이전트: 검색, 웹 검색 및 MCP (Model Context Protocol) 도구를 오케스트레이션하여 복잡한 다단계 작업을 해결하는 자율 에이전트입니다.
Wiki 모드: 에이전트가 원본 문서를 구조화되고 상호 연결된 Markdown 지식 베이스와 인터랙티브한 지식 그래프로 자동 추출합니다.

멀티 소스 인제스션(Feishu, Notion, Yuque, RSS)을 지원하며 다양한 LLM 제공업체, 벡터 데이터베이스 및 오브젝트 스토리지 백엔드와 통합됩니다.

대상 사용자

WeKnora는 강력한 액세스 제어(RBAC), 관측성(Langfuse를 통해), 그리고 지식 에이전트를 기존 IM 채널(Slack, Telegram, WeCom 등) 또는 외부 웹사이트에 통합할 수 있는 기능과 함께 셀프 호스팅 가능한 보안 지식 관리 시스템이 필요한 기업 및 개발자를 위해 구축되었습니다.

주요 특징

멀티 소스 동기화: Notion, Feishu, Yuque의 지식을 자동 동기화합니다.
자율적 Wiki 생성: 원본 문서로부터 구조화된 wiki 페이지와 지식 그래프를 자동으로 생성합니다.
광범위한 통합: 20개 이상의 LLM 제공업체, 여러 벡터 DB(pgvector, Milvus, Qdrant) 및 다양한 오브젝트 스토리지 옵션을 지원합니다.
엔터프라이즈 보안: 4단계 RBAC, AES-256-GCM 암호화 및 범위 지정된 API 키를 제공합니다.
옴니채널 배포: Web UI, Chrome 확장 프로그램, CLI 및 다양한 IM 플랫폼을 통해 배포할 수 있습니다.