Tencent/WeKnora — Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
Tencent/WeKnora — 문서를 RAG·추론 에이전트·자체 관리 Wiki로 바꾸는 오픈소스 LLM 지식 플랫폼
Tencent가 공개한 WeKnora는 기업용 문서 이해와 시맨틱 검색, 자율 추론을 겨냥한 오픈소스 LLM 지식 프레임워크입니다. RAG 기반 빠른 Q&A, MCP 도구와 샌드박스를 오케스트레이션하는 ReAct Agent, 문서를 상호 연결된 마크다운 Wiki로 자동 정제하는 Wiki Mode의 세 가지 축으로 구성됩니다. 완전한 셀프호스팅과 모듈식 아키텍처로 데이터 주권을 확보할 수 있다는 점이 특징입니다.
- 주제
본문
Tencent가 GitHub에 공개한 WeKnora는 흩어진 문서를 '질의 가능하고 추론 가능하며 지속적으로 진화하는 지식 자산'으로 바꾸는 것을 목표로 하는 엔터프라이즈급 오픈소스 지식 프레임워크입니다. 단순한 RAG 라이브러리가 아니라 문서 파싱부터 벡터화, 검색, LLM 추론까지 전체 파이프라인이 모듈식으로 설계되어 있어 LLM·벡터 DB·스토리지 백엔드를 자유롭게 교체할 수 있습니다.
세 가지 핵심 기능: Quick Q&A · ReAct Agent · Wiki Mode
첫 번째 축은 일상적인 조회를 위한 RAG 기반 Quick Q&A입니다. 두 번째는 ReAct Agent로, 지식 검색과 MCP 도구, 테넌트별 스킬 카탈로그, 세션이 유지되는 Docker/E2B/Cube 샌드박스, 웹 검색을 자율적으로 오케스트레이션해 복잡한 다단계 작업을 처리합니다. 세 번째는 최근 추가된 Wiki Mode로, 에이전트가 원시 문서를 스스로 정제해 상호 링크된 마크다운 지식 베이스를 만들고 인터랙티브 지식 그래프를 제공합니다. 수동 편집, 리비전 히스토리, 원클릭 롤백도 지원합니다. 여기에 세션을 넘나드는 장기 메모리(프로필·선호·사실·작업·관심사)가 자동 추출과 사용자 확인을 거쳐 사용자가 반복해서 묻는 주제를 기억합니다.
지식 관리와 수집
지식 큐레이션도 상당히 세밀합니다. 업로드 시 원래 디렉터리 구조를 보존하는 트리 형태 폴더 뷰를 제공하고, 검색 청크를 문서처럼 UI에서 직접 편집·diff·롤백할 수 있으며 편집 후 자동 재인덱싱됩니다. Feishu 위키/Drive, GitLab, Tencent IMA, Notion, Yuque, DingTalk Docs, RSS 등 다중 소스 자동 동기화를 지원하고, PDF·Word·Excel·이미지·XMind·EPUB 등 10개 이상의 문서 형식을 처리합니다. 검색 전략으로는 BM25, Dense retrieval, GraphRAG, 부모-자식 청킹, HNSW 가속 pgvector 등을 갖췄습니다.
연동 생태계와 플랫폼 기능
OpenAI·Anthropic·DeepSeek·Qwen·Zhipu·Hunyuan·Gemini·LiteLLM·Ollama 등 20개 이상의 LLM 프로바이더와 pgvector·Milvus·Weaviate·Qdrant·Elasticsearch 등 벡터 DB, S3·MinIO·OSS 등 오브젝트 스토리지를 지원합니다. WeCom·Feishu·Slack·Telegram·DingTalk 같은 IM 채널로 Q&A를 직접 제공할 수 있고, 외부 사이트에 에이전트를 심는 임베드 위젯과 도메인 허용 목록·레이트 리밋도 있습니다. 엔터프라이즈 측면에서는 4단계 역할(Owner/Admin/Contributor/Viewer)의 워크스페이스 RBAC, 리소스별 소유권, 감사 로그, 범위 지정 API 키, AES-256-GCM 자격 증명 암호화, SSRF 방어, Langfuse 기반 추적과 작업 큐 대시보드를 제공합니다.
배포와 개발자 도구
Docker Compose로 기본 서비스를 바로 띄울 수 있고 프로필 플래그로 Neo4j·MinIO·Langfuse 같은 컴포넌트를 추가합니다. Helm 차트로 Kubernetes 배포도 가능합니다. 공식 CLI인 weknora는 모든 명령이 안정적인 JSON 봉투를 출력하는 에이전트-우선 설계로, 터미널과 AI 에이전트 양쪽에서 API를 구동할 수 있으며 MCP 서버(29개 도구, stdio/SSE/HTTP)도 내장했습니다. DeepSeek Harness용 공식 플러그인으로 코딩 에이전트에 문서 검색·읽기·질의 도구를 추가할 수도 있습니다.