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精准理解：支持 PDF、Word、图片等文档的结构化内容提取，统一构建语义视图
智能推理：借助大语言模型理解文档上下文与用户意图，支持精准问答与多轮对话
多类型知识库：支持FAQ和文档两种类型知识库，支持文件夹导入、URL导入、标签管理和在线录入
灵活扩展：从解析、嵌入、召回到生成全流程解耦，便于灵活集成与定制扩展
效检索：混合多种检索策略：关键词、向量、知识图谱，支持跨知识库检索
网络搜索：支持可扩展的网络搜索引擎，内置DuckDuckGo搜索引擎
MCP工具集成：支持通过MCP扩展Agent能力，内置uvx、npx启动工具，支持多种传输方式
对话策略：支持配置Agent模型、普通模式模型、检索阈值和Prompt，精确控制多轮对话行为
简单易用：直观的Web界面与标准API，零技术门槛快速上手
安全可控：支持本地化与私有云部署，数据完全自主可控
技术架构
WeKnora 采用现代化的模块化架构，将文档理解与检索流水线清晰解耦。这主要包括：
文档处理层：负责多格式文档（PDF, Word, 图片等）的解析与预处理。
知识建模层：通过向量化、分块、知识图谱等技术，为内容构建深度的知识表示。
检索引擎层：创新性地融合了关键词、向量、知识图谱等多种检索策略，确保召回既高效又精准。
推理生成层：利用大语言模型进行深度理解和答案生成，并在此之上集成了Agent推理能力。
交互展示层：提供直观的Web界面和标准API。
这种设计带来了极大的灵活性。你可以自由组合检索策略、大模型（支持 Ollama，可灵活切换 Qwen、DeepSeek 等主流模型）和向量数据库。同时，全链路的设计也保障了可控性，支持私有化部署，数据完全自主。
从 v0.1.3 开始，系统还增加了登录认证功能，官方强烈建议将服务部署在内网环境，并配置好防火墙，以保障安全。
快速开始
环境要求
确保本地已安装以下工具：
Docker
Docker Compose
Git
安装步骤
① 克隆代码仓库
# 克隆主仓库 git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git cd WeKnora② 配置环境变量
# 复制示例配置文件 cp .env.example .env # 编辑 .env，填入对应配置信息 # 所有变量说明详见 .env.example 注释③ 启动服务 (含 Ollama)
检查.env文件中需要启动的镜像。
./scripts/start_all.sh或者
make start-all④ 停止服务
./scripts/start_all.sh --stop # 或 make stop-all服务访问地址
启动成功后，可访问以下地址：
Web UI：
http://localhost后端 API：
http://localhost:8080链路追踪（Jaeger）：
http://localhost:16686
功能展示
Web UI 界面
知识库管理
对话设置
Agent模式工具调用过程
开源地址
https://github.com/Tencent/WeKnora
来源：极客之家
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