Что это такое?
WeKnora — это платформа знаний с открытым исходным кодом, которую можно разместить на собственных серверах. Она превращает необработанные документы в базу знаний RAG, доступную для запросов, в автономного агента ReAct и самообновляющуюся вики с интерактивным графом знаний.
WeKnora — это платформа знаний с открытым исходным кодом, которую можно разместить на собственных серверах. Она превращает необработанные документы в базу знаний RAG, доступную для запросов, в автономного агента ReAct и самообновляющуюся вики с интерактивным графом знаний.Это библиотека, которую я подключаю, или полноценная платформа, которую я развёртываю?Это полноценная платформа для самостоятельного развёртывания с модульным бэкендом, веб-интерфейсом и API, написанная на Go и поставляемая с конфигурацией Docker Compose. Это не библиотека кода, которую можно подключить к своему приложению.
Это полноценная платформа для самостоятельного развёртывания с модульным бэкендом, веб-интерфейсом и API, написанная на Go и поставляемая с конфигурацией Docker Compose. Это не библиотека кода, которую можно подключить к своему приложению.Как развернуть WeKnora?Проект рассчитан на развёртывание локально или в закрытом облаке. В комплекте есть конфигурация Docker Compose, а полная документация по настройке находится на отдельном сайте документации на VitePress.
Проект рассчитан на развёртывание локально или в закрытом облаке. В комплекте есть конфигурация Docker Compose, а полная документация по настройке находится на отдельном сайте документации на VitePress.Какие провайдеры LLM и бэкенды можно подключить?WeKnora поддерживает более 20 провайдеров LLM, включая OpenAI, DeepSeek, Qwen, Zhipu, Hunyuan, Gemini, MiniMax, NVIDIA, LiteLLM и Ollama, а также сменные векторные базы данных (pgvector, Milvus, Qdrant, Weaviate, OpenSearch) и хранилища.
WeKnora поддерживает более 20 провайдеров LLM, включая OpenAI, DeepSeek, Qwen, Zhipu, Hunyuan, Gemini, MiniMax, NVIDIA, LiteLLM и Ollama, а также сменные векторные базы данных (pgvector, Milvus, Qdrant, Weaviate, OpenSearch) и хранилища.Есть ли недавние изменения, влияющие на то, как работают песочницы навыков?Начиная с v0.8.0, песочницы навыков агента работают только на бэкендах Docker с сохранением состояния сессии, E2B или Cube. Старый локальный бэкенд на основе процесса на хост-машине удалён, а выполнение в Docker теперь включается вручную, а не работает по умолчанию.
Начиная с v0.8.0, песочницы навыков агента работают только на бэкендах Docker с сохранением состояния сессии, E2B или Cube. Старый локальный бэкенд на основе процесса на хост-машине удалён, а выполнение в Docker теперь включается вручную, а не работает по умолчанию.Останутся ли мои данные приватными, если я разверну сервис у себя?Да: архитектура рассчитана на локальное развёртывание или закрытое облако, поэтому вы полностью контролируете, где хранятся документы и эмбеддинги.
Да: архитектура рассчитана на локальное развёртывание или закрытое облако, поэтому вы полностью контролируете, где хранятся документы и эмбеддинги.Что добавляет режим Wiki к обычным ответам RAG?В режиме Wiki агенты перерабатывают исходные документы в самообновляющуюся базу знаний в формате Markdown со связанными между собой ссылками. В неё входят интерактивный граф знаний, ручное редактирование, история версий и откат в одно нажатие.
В режиме Wiki агенты перерабатывают исходные документы в самообновляющуюся базу знаний в формате Markdown со связанными между собой ссылками. В неё входят интерактивный граф знаний, ручное редактирование, история версий и откат в одно нажатие.В каких чат-приложениях WeKnora может отвечать на вопросы?Помимо собственного веб-интерфейса и встраиваемого виджета для сайта, WeKnora может отвечать на вопросы прямо в мессенджерах и корпоративных чатах, таких как WeCom, Feishu, Slack, Telegram, DingTalk, Mattermost и QQBot.
Помимо собственного веб-интерфейса и встраиваемого виджета для сайта, WeKnora может отвечать на вопросы прямо в мессенджерах и корпоративных чатах, таких как WeCom, Feishu, Slack, Telegram, DingTalk, Mattermost и QQBot.Могут ли несколько команд использовать одно развёртывание WeKnora?Да: есть готовое к корпоративному использованию разграничение доступа RBAC для нескольких рабочих пространств с матрицей ролей из четырёх уровней (Owner/Admin/Contributor/Viewer), владением на уровне каждого ресурса и журналами аудита для каждого рабочего пространства.
Да: есть готовое к корпоративному использованию разграничение доступа RBAC для нескольких рабочих пространств с матрицей ролей из четырёх уровней (Owner/Admin/Contributor/Viewer), владением на уровне каждого ресурса и журналами аудита для каждого рабочего пространства.Как посмотреть, что на самом деле делает агент?WeKnora интегрирован с Langfuse для полной наблюдаемости рассуждений агента, расхода токенов и трассировки конвейера, а также с панелью очереди задач во время работы для управления пулом воркеров.
WeKnora интегрирован с Langfuse для полной наблюдаемости рассуждений агента, расхода токенов и трассировки конвейера, а также с панелью очереди задач во время работы для управления пулом воркеров.What are similar projects?goclaw, open-webui, LightRAG, vault-ai, casdoor, m_flow, ruflo, LLMSearchRecommender
goclaw, open-webui, LightRAG, vault-ai, casdoor, m_flow, ruflo, LLMSearchRecommenderWhich topics is it in?reranking, notion, question-answering, multi-tenant, wiki, agentic, vector-search, rbac, slack, knowledge-graph, vector-database, semantic-search
reranking, notion, question-answering, multi-tenant, wiki, agentic, vector-search, rbac, slack, knowledge-graph, vector-database, semantic-search