Tencent/WeKnora
社内に散らばった文書を、質問して引ける知識ベースに作り替える
どういうものか
文書をためて、質問すると中身から答えを組み立てる仕組みを、自前のサーバーで丸ごと動かすためのものだ。Tencent が公開していて、書かれている言語は Go。README は用途を「企業向けの文書理解・意味検索・自律的な推論」と説明している。導入は Docker Compose で、リポジトリを取ってきて設定ファイルを写し、起動するとブラウザから使える形になる。
出口が3つある。ひとつはふだんの調べもので、知識ベースに対して質問して答えと引用を返す（RAG）。ふたつめはエージェントで、検索・MCP のツール・ウェブ検索・サンドボックスを自分で組み合わせながら、段階を踏んで答えに近づく。みっつめが Wiki モードで、取り込んだ生の文書からエージェントが Markdown のページ群を自動で書き起こし、相互にリンクした知識ベースと関係図を作る。Wiki のページは人が直接書き直せて、版の履歴と差分が残り、1クリックで戻せる。
入口の側も広い。Feishu・GitLab・Notion・Yuque・DingTalk の文書や RSS から自動で取り込め、扱える形式として PDF・Word・画像・Excel・XMind などが挙がっている。答える先も、ブラウザだけでなく WeCom・Feishu・Slack・Telegram といったチャットに出せる。中で使う LLM・ベクトルデータベース・保存先はいずれも差し替え前提の設計で、OpenAI・DeepSeek・Qwen・Gemini・Ollama などが並ぶ。公開時点の版は v0.8.0。
どんなときに使うか
資料はあるのに、どこに何が書いてあるか誰も把握していないとき
Feishu や Notion や GitLab に文書が分かれて置かれている状態から、まとめて取り込んで引けるようにする。フォルダの構造をそのまま保って取り込めるので、元の置き場所の感覚を捨てずに移せる。
外部のサービスに社内文書を出したくないとき
全体を自前のサーバーで動かす前提で作られていて、LLM も Ollama のような手元のものに差し替えられる。README は「データ主権」という言い方でここを設計の柱に挙げている。
注意点
機能が多く、決めることも多い。 公式の文書サイトについて README 自身が、およそ360のAPI と およそ150 の環境変数をカバーすると書いている。すぐ使える代わりに設定を触らない、という性格の道具ではない。
運用の手間が前提にある。 用意するものとして README が挙げるのは Docker と Docker Compose、それに Git。中でデータベース・ベクトル検索・解析処理が動く。個人が軽く試す用途には重い。
動かし方が版で変わっている。 v0.8.0 で、スキルの実行環境からホスト上で直接動かす方式が削除され、Docker 方式は明示的に有効にする扱いになった。以前の版の記事や手順をそのまま追うと合わない可能性がある。
未解決のものは多い。 issue とプルリクエストを合わせて590件台が開いている。伸びている最中のリポジトリなので、追いかける前提で使うほうがよい。
ライセンスは MIT だが、全部ではない。 LICENSE には「第三者部品を除いて MIT」と書かれていて、除外される部品とその条件は THIRD_PARTY_NOTICES.md と licenses/ に置かれている。業務で使うなら、そちらも見ておきたい。