庫(kù)本地部署 30 分鐘跑通，配置、檢索驗(yàn)證與排障全在這一篇)
WeKnora RAG 知識(shí)庫(kù)本地部署 30 分鐘跑通配置、檢索驗(yàn)證與排障全在這一篇【免費(fèi)下載鏈接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnoraWeKnora 是一個(gè)開(kāi)源 LLM 知識(shí)平臺(tái)docker 部署后把 PDF、Word、網(wǎng)頁(yè)解析成本地 RAG 知識(shí)庫(kù)提供帶引用的 RAG 問(wèn)答、ReAct 智能體、自動(dòng)維護(hù)的 Wiki 三種用法。這篇面向你——第一次做本地部署的人走完能獨(dú)立把服務(wù)跑起來(lái)、配好第一個(gè)知識(shí)庫(kù)、驗(yàn)證檢索可用并知道卡住時(shí)往哪查。文檔進(jìn)入后由 docreader 解析成塊向量化寫入向量庫(kù)你提問(wèn)時(shí)走關(guān)鍵詞加向量的混合檢索大模型基于片段作答并附引用。默認(rèn)向量庫(kù)是 ParadeDBPostgreSQL 加 pgvector改RETRIEVE_DRIVER可換成 Milvus、Qdrant、OpenSearch 等組件都能替換支持完全私有化。值不值得用先判斷適合團(tuán)隊(duì)文檔問(wèn)答、私有知識(shí)庫(kù)、回答必須帶出處這類場(chǎng)景。文檔格式支持 10 余種LLM 提供方 20 多個(gè)組件可替換。下面三類情況建議先別上需要實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。它索引的是文檔快照數(shù)據(jù)更新要靠數(shù)據(jù)源同步。對(duì)首字延遲極敏感的在線客服。先用 RAG 模式實(shí)測(cè)延遲再?zèng)Q定要不要上智能體。純向量檢索就能滿足、且已有成熟 RAG 棧。遷移收益不高。階段一 用 docker compose 把服務(wù) 30 分鐘拉起來(lái)準(zhǔn)備清單軟件Docker、Docker Compose、Git。Go、Python、數(shù)據(jù)庫(kù)都不用本地裝核心組件全在容器里。資源至少 8GB 可用內(nèi)存磁盤預(yù)留 20GB 以上向量庫(kù)用 pgvector 時(shí)內(nèi)存壓力更小。模型服務(wù)這是最容易卡住的一步至少準(zhǔn)備一個(gè)對(duì)話模型 一個(gè)向量Embedding模型來(lái)源二選一——本地 Ollama先ollama serve并拉好模型或任意 OpenAI 兼容遠(yuǎn)程 API備好 base_url 和 api_key。網(wǎng)絡(luò)首次部署要能拉 Docker Hub 鏡像后續(xù)解析文檔、導(dǎo)入網(wǎng)頁(yè)還需要出站網(wǎng)絡(luò)。docker compose 啟動(dòng)命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora cp .env.example .env.env.example自帶分組注釋拉起前重點(diǎn)核對(duì)三處DB_*數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)密碼、REDIS_ADDR、WEKNORA_VERSION鏡像版本標(biāo)簽?zāi)J(rèn) latest。然后docker compose pull docker compose up -d容器出現(xiàn)什么狀態(tài)才算起來(lái)了app 服務(wù)內(nèi)置/health健康檢查frontend 會(huì)等 app 健康之后才啟動(dòng)所以看到WeKnora-frontend進(jìn)入 running核心鏈路基本就通了。習(xí)慣單條命令的話./scripts/start_all.sh會(huì)先做前置檢查、缺.env時(shí)自動(dòng)從模板創(chuàng)建再拉起服務(wù)效果等價(jià)。可選組件按 profile 追加目的命令知識(shí)圖譜Neo4jdocker compose --profile neo4j up -d對(duì)象存儲(chǔ)MinIOdocker compose --profile minio up -d調(diào)用鏈追蹤Langfusedocker compose --profile langfuse up -d自建網(wǎng)絡(luò)搜索SearXNGdocker compose --profile searxng up -d全部功能docker compose --profile full up -d停止用docker compose down。升級(jí)時(shí)先把WEKNORA_VERSION改成目標(biāo) release tag注意 v 前綴再執(zhí)行docker compose pull docker compose up -d只跑up -d會(huì)復(fù)用本地舊鏡像界面版本可能沒(méi)跟上。階段二 配好模型喂進(jìn)第一份文檔模型按知識(shí)庫(kù)配置不是一次性全局初始化登錄前端后新建知識(shí)庫(kù)向?qū)?huì)讓你為這個(gè)庫(kù)選對(duì)話模型和向量模型內(nèi)置測(cè)試按鈕直接驗(yàn)證連通性。兩個(gè)高頻坑后端跑在容器里Ollama 地址要填http://host.docker.internal:11434填localhost:11434連不上宿主機(jī)。向量模型建庫(kù)后不要換。換了等于向量維度或語(yǔ)義空間變了整個(gè)索引要重建。.env里的核心模型變量配合config/builtin_models.yaml啟用聲明式配置LLM_MODEL_NAME... # 對(duì)話模型 LLM_BASE_URL... # 遠(yuǎn)程 API 必填 LLM_API_KEY... EMBEDDING_MODEL_NAME... # 向量模型Ollama 時(shí)填模型名 EMBEDDING_API_KEY...本地 Ollama 方案里向量模型名就是 Ollama 模型名地址沿用OLLAMA_BASE_URL。啟用重排再補(bǔ) RERANK_MODEL_NAME / RERANK_BASE_URL / RERANK_API_KEY重排、圖片理解 VLM、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫 ASR 都可以先不開(kāi)之后在界面隨時(shí)加。最值得調(diào)的就這 4 組參數(shù)存儲(chǔ)與檢索參數(shù)集中在config/config.yaml默認(rèn)值就能跑knowledge_base.chunk_size: 512/chunk_overlap: 50分塊大小與重疊。塊太小上下文斷裂太大召回精度下降按文檔類型在 256–1024 之間試。conversation.embedding_top_k: 30向量候選召回?cái)?shù)量相關(guān)內(nèi)容總召回不上來(lái)就調(diào)大。conversation.vector_threshold: 0.2向量相似度下限回答泛泛而談或拒答時(shí)往下調(diào)。conversation.rerank_threshold: 0.3/rerank_top_k: 30重排后的過(guò)濾線與保留條數(shù)開(kāi)了重排反而更差就下調(diào)。另外conversation.max_rounds: 5控制多輪上下文保留輪數(shù)默認(rèn)夠用。文件存儲(chǔ)默認(rèn)STORAGE_TYPElocal寫入容器卷/data/files多副本或要對(duì)外分享圖片時(shí)再切 MinIO/S3。單文件上限MAX_FILE_SIZE_MB默認(rèn) 50MB屬于部署期配置改完要重啟容器才生效。首次部署注冊(cè)是開(kāi)放的注冊(cè)后你會(huì)自動(dòng)擁有一個(gè)工作空間并成為 Owner。團(tuán)隊(duì)部署建議在第一個(gè)賬號(hào)注冊(cè)完之后設(shè)DISABLE_REGISTRATIONtrue關(guān)掉公開(kāi)注冊(cè)改用邀請(qǐng)鏈接加人。上傳第一份文檔進(jìn)知識(shí)庫(kù)傳一份 PDF 或 Markdown。狀態(tài)流轉(zhuǎn)是 pending → processing → finalizing → completed列表頁(yè)實(shí)時(shí)刷新進(jìn)度解析完能看到分塊數(shù)。階段三 驗(yàn)證檢索真的可用四步驗(yàn)證每步都有明確成功標(biāo)志哪步失敗就回到對(duì)應(yīng)參數(shù)后端存活curl http://localhost:8080/health應(yīng)返回{status:ok}。失敗先docker compose ps看容器狀態(tài)。前端可用瀏覽器打開(kāi)http://localhost能到達(dá)注冊(cè)/登錄頁(yè)。打不開(kāi)多為 80、8080 端口被占改.env里的FRONTEND_PORT/APP_PORT。文檔解析成功狀態(tài)走到 completed 且分塊數(shù)非零。長(zhǎng)期卡在 processing主服務(wù)日志搜 ERROR最常見(jiàn)是向量模型沒(méi)配齊。檢索回答正確對(duì)話頁(yè)選這個(gè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)一個(gè)只有文檔里才有的事實(shí)性問(wèn)題。成功標(biāo)志是回答帶引用角標(biāo)點(diǎn)開(kāi)能跳回原文對(duì)應(yīng)片段。泛泛而談或拒答回上一節(jié)調(diào)低vector_threshold或重排閾值。排障速查表 常見(jiàn)癥狀與第一手命令癥狀先執(zhí)行什么最常見(jiàn)原因服務(wù)起不來(lái)、界面打不開(kāi)docker compose logs -f app docreader postgres數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)就緒或.env里DB_*、REDIS_*與容器內(nèi)實(shí)際不符docreader 不健康時(shí) app 會(huì)一直等它能啟動(dòng)但上傳文檔失敗主服務(wù)日志搜ERROR模型沒(méi)配齊向量或?qū)υ捘Ｐ腿笔r(shí)解析流水線直接報(bào)錯(cuò)文檔里圖片不顯示設(shè)置APP_EXTERNAL_URL本地存儲(chǔ)的圖片鏈接走容器內(nèi)網(wǎng)地址外部設(shè)備打不開(kāi)設(shè)置后圖片經(jīng)/r/token代理轉(zhuǎn)發(fā)解析慢調(diào)WEKNORA_ASYNQ_*_CONCURRENCY系列 worker 池并發(fā)掃描件 PDF 和超大文件天然慢單次 DocReader 調(diào)用默認(rèn) 30 分鐘超時(shí)整個(gè)文檔任務(wù)默認(rèn) 2 小時(shí)回答質(zhì)量差先調(diào)低vector_threshold再開(kāi)啟重排召回閾值過(guò)高或向量模型不貼語(yǔ)境換模型等于重建索引分塊參數(shù)也可能把表格、列表切碎了再進(jìn)一步 數(shù)據(jù)源同步與對(duì)外集成持續(xù)更新接入飛書 Wiki/云文檔、Notion、語(yǔ)雀、RSS 等數(shù)據(jù)源自動(dòng)增量同步比反復(fù)手工上傳更適合長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)。對(duì)外集成作用域 API Key能力級(jí)授權(quán)、可限定到單個(gè)知識(shí)庫(kù)給第三方系統(tǒng)調(diào)用MCP ServerPyPI 包tencent-weknora-mcp支持 stdio/SSE/HTTP把檢索、問(wèn)答掛給外部智能體weknoraCLI 在終端或 CI 里管知識(shí)庫(kù)。IM 渠道企微、飛書、Slack、Telegram 等十來(lái)個(gè)渠道直接問(wèn)答適合客服和內(nèi)部助手場(chǎng)景。可觀測(cè)啟用--profile langfuse后智能體的推理步驟、工具調(diào)用、token 消耗都能追到單次會(huì)話級(jí)別。權(quán)限與注冊(cè)工作空間內(nèi)置 Owner/Admin/Contributor/Viewer 四級(jí)角色和審計(jì)日志生產(chǎn)環(huán)境關(guān)閉公開(kāi)注冊(cè)并用WEKNORA_BOOTSTRAP_SYSTEM_ADMIN_EMAIL指定首個(gè)系統(tǒng)管理員。收尾下一步接一份真實(shí)業(yè)務(wù)文檔觀察一次完整問(wèn)答的引用是否正確。然后把.env的模型、存儲(chǔ)參數(shù)按實(shí)際環(huán)境固化用docker compose logs -f app盯兩天日志確認(rèn)沒(méi)有解析積壓或模型超時(shí)。遇到答錯(cuò)的片段直接在界面里編輯分塊并保存改動(dòng)會(huì)自動(dòng)重建索引并留修訂歷史。【免費(fèi)下載鏈接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 WeKnora RAG 知識(shí)庫(kù)本地部署 30 分鐘跑通，配置、檢索驗(yàn)證與排障全在這一篇
WeKnora RAG 知識(shí)庫(kù)本地部署 30 分鐘跑通配置、檢索驗(yàn)證與排障全在這一篇【免費(fèi)下載鏈接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnoraWeKnora 是一個(gè)開(kāi)源 LLM 知識(shí)平臺(tái)docker 部署后把 PDF、Word、網(wǎng)頁(yè)解析成本地 RAG 知識(shí)庫(kù)提供帶引用的 RAG 問(wèn)答、ReAct 智能體、自動(dòng)維護(hù)的 Wiki 三種用法。這篇面向你——第一次做本地部署的人走完能獨(dú)立把服務(wù)跑起來(lái)、配好第一個(gè)知識(shí)庫(kù)、驗(yàn)證檢索可用并知道卡住時(shí)往哪查。文檔進(jìn)入后由 docreader 解析成塊向量化寫入向量庫(kù)你提問(wèn)時(shí)走關(guān)鍵詞加向量的混合檢索大模型基于片段作答并附引用。默認(rèn)向量庫(kù)是 ParadeDBPostgreSQL 加 pgvector改RETRIEVE_DRIVER可換成 Milvus、Qdrant、OpenSearch 等組件都能替換支持完全私有化。值不值得用先判斷適合團(tuán)隊(duì)文檔問(wèn)答、私有知識(shí)庫(kù)、回答必須帶出處這類場(chǎng)景。文檔格式支持 10 余種LLM 提供方 20 多個(gè)組件可替換。下面三類情況建議先別上需要實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。它索引的是文檔快照數(shù)據(jù)更新要靠數(shù)據(jù)源同步。對(duì)首字延遲極敏感的在線客服。先用 RAG 模式實(shí)測(cè)延遲再?zèng)Q定要不要上智能體。純向量檢索就能滿足、且已有成熟 RAG 棧。遷移收益不高。階段一 用 docker compose 把服務(wù) 30 分鐘拉起來(lái)準(zhǔn)備清單軟件Docker、Docker Compose、Git。Go、Python、數(shù)據(jù)庫(kù)都不用本地裝核心組件全在容器里。資源至少 8GB 可用內(nèi)存磁盤預(yù)留 20GB 以上向量庫(kù)用 pgvector 時(shí)內(nèi)存壓力更小。模型服務(wù)這是最容易卡住的一步至少準(zhǔn)備一個(gè)對(duì)話模型 一個(gè)向量Embedding模型來(lái)源二選一——本地 Ollama先ollama serve并拉好模型或任意 OpenAI 兼容遠(yuǎn)程 API備好 base_url 和 api_key。網(wǎng)絡(luò)首次部署要能拉 Docker Hub 鏡像后續(xù)解析文檔、導(dǎo)入網(wǎng)頁(yè)還需要出站網(wǎng)絡(luò)。docker compose 啟動(dòng)命令git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora cp .env.example .env.env.example自帶分組注釋拉起前重點(diǎn)核對(duì)三處DB_*數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)密碼、REDIS_ADDR、WEKNORA_VERSION鏡像版本標(biāo)簽?zāi)J(rèn) latest。然后docker compose pull docker compose up -d容器出現(xiàn)什么狀態(tài)才算起來(lái)了app 服務(wù)內(nèi)置/health健康檢查frontend 會(huì)等 app 健康之后才啟動(dòng)所以看到WeKnora-frontend進(jìn)入 running核心鏈路基本就通了。習(xí)慣單條命令的話./scripts/start_all.sh會(huì)先做前置檢查、缺.env時(shí)自動(dòng)從模板創(chuàng)建再拉起服務(wù)效果等價(jià)。可選組件按 profile 追加目的命令知識(shí)圖譜Neo4jdocker compose --profile neo4j up -d對(duì)象存儲(chǔ)MinIOdocker compose --profile minio up -d調(diào)用鏈追蹤Langfusedocker compose --profile langfuse up -d自建網(wǎng)絡(luò)搜索SearXNGdocker compose --profile searxng up -d全部功能docker compose --profile full up -d停止用docker compose down。升級(jí)時(shí)先把WEKNORA_VERSION改成目標(biāo) release tag注意 v 前綴再執(zhí)行docker compose pull docker compose up -d只跑up -d會(huì)復(fù)用本地舊鏡像界面版本可能沒(méi)跟上。階段二 配好模型喂進(jìn)第一份文檔模型按知識(shí)庫(kù)配置不是一次性全局初始化登錄前端后新建知識(shí)庫(kù)向?qū)?huì)讓你為這個(gè)庫(kù)選對(duì)話模型和向量模型內(nèi)置測(cè)試按鈕直接驗(yàn)證連通性。兩個(gè)高頻坑后端跑在容器里Ollama 地址要填http://host.docker.internal:11434填localhost:11434連不上宿主機(jī)。向量模型建庫(kù)后不要換。換了等于向量維度或語(yǔ)義空間變了整個(gè)索引要重建。.env里的核心模型變量配合config/builtin_models.yaml啟用聲明式配置LLM_MODEL_NAME... # 對(duì)話模型 LLM_BASE_URL... # 遠(yuǎn)程 API 必填 LLM_API_KEY... EMBEDDING_MODEL_NAME... # 向量模型Ollama 時(shí)填模型名 EMBEDDING_API_KEY...本地 Ollama 方案里向量模型名就是 Ollama 模型名地址沿用OLLAMA_BASE_URL。啟用重排再補(bǔ) RERANK_MODEL_NAME / RERANK_BASE_URL / RERANK_API_KEY重排、圖片理解 VLM、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫 ASR 都可以先不開(kāi)之后在界面隨時(shí)加。最值得調(diào)的就這 4 組參數(shù)存儲(chǔ)與檢索參數(shù)集中在config/config.yaml默認(rèn)值就能跑knowledge_base.chunk_size: 512/chunk_overlap: 50分塊大小與重疊。塊太小上下文斷裂太大召回精度下降按文檔類型在 256–1024 之間試。conversation.embedding_top_k: 30向量候選召回?cái)?shù)量相關(guān)內(nèi)容總召回不上來(lái)就調(diào)大。conversation.vector_threshold: 0.2向量相似度下限回答泛泛而談或拒答時(shí)往下調(diào)。conversation.rerank_threshold: 0.3/rerank_top_k: 30重排后的過(guò)濾線與保留條數(shù)開(kāi)了重排反而更差就下調(diào)。另外conversation.max_rounds: 5控制多輪上下文保留輪數(shù)默認(rèn)夠用。文件存儲(chǔ)默認(rèn)STORAGE_TYPElocal寫入容器卷/data/files多副本或要對(duì)外分享圖片時(shí)再切 MinIO/S3。單文件上限MAX_FILE_SIZE_MB默認(rèn) 50MB屬于部署期配置改完要重啟容器才生效。首次部署注冊(cè)是開(kāi)放的注冊(cè)后你會(huì)自動(dòng)擁有一個(gè)工作空間并成為 Owner。團(tuán)隊(duì)部署建議在第一個(gè)賬號(hào)注冊(cè)完之后設(shè)DISABLE_REGISTRATIONtrue關(guān)掉公開(kāi)注冊(cè)改用邀請(qǐng)鏈接加人。上傳第一份文檔進(jìn)知識(shí)庫(kù)傳一份 PDF 或 Markdown。狀態(tài)流轉(zhuǎn)是 pending → processing → finalizing → completed列表頁(yè)實(shí)時(shí)刷新進(jìn)度解析完能看到分塊數(shù)。階段三 驗(yàn)證檢索真的可用四步驗(yàn)證每步都有明確成功標(biāo)志哪步失敗就回到對(duì)應(yīng)參數(shù)后端存活curl http://localhost:8080/health應(yīng)返回{status:ok}。失敗先docker compose ps看容器狀態(tài)。前端可用瀏覽器打開(kāi)http://localhost能到達(dá)注冊(cè)/登錄頁(yè)。打不開(kāi)多為 80、8080 端口被占改.env里的FRONTEND_PORT/APP_PORT。文檔解析成功狀態(tài)走到 completed 且分塊數(shù)非零。長(zhǎng)期卡在 processing主服務(wù)日志搜 ERROR最常見(jiàn)是向量模型沒(méi)配齊。檢索回答正確對(duì)話頁(yè)選這個(gè)知識(shí)庫(kù)問(wèn)一個(gè)只有文檔里才有的事實(shí)性問(wèn)題。成功標(biāo)志是回答帶引用角標(biāo)點(diǎn)開(kāi)能跳回原文對(duì)應(yīng)片段。泛泛而談或拒答回上一節(jié)調(diào)低vector_threshold或重排閾值。排障速查表 常見(jiàn)癥狀與第一手命令癥狀先執(zhí)行什么最常見(jiàn)原因服務(wù)起不來(lái)、界面打不開(kāi)docker compose logs -f app docreader postgres數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)就緒或.env里DB_*、REDIS_*與容器內(nèi)實(shí)際不符docreader 不健康時(shí) app 會(huì)一直等它能啟動(dòng)但上傳文檔失敗主服務(wù)日志搜ERROR模型沒(méi)配齊向量或?qū)υ捘Ｐ腿笔r(shí)解析流水線直接報(bào)錯(cuò)文檔里圖片不顯示設(shè)置APP_EXTERNAL_URL本地存儲(chǔ)的圖片鏈接走容器內(nèi)網(wǎng)地址外部設(shè)備打不開(kāi)設(shè)置后圖片經(jīng)/r/token代理轉(zhuǎn)發(fā)解析慢調(diào)WEKNORA_ASYNQ_*_CONCURRENCY系列 worker 池并發(fā)掃描件 PDF 和超大文件天然慢單次 DocReader 調(diào)用默認(rèn) 30 分鐘超時(shí)整個(gè)文檔任務(wù)默認(rèn) 2 小時(shí)回答質(zhì)量差先調(diào)低vector_threshold再開(kāi)啟重排召回閾值過(guò)高或向量模型不貼語(yǔ)境換模型等于重建索引分塊參數(shù)也可能把表格、列表切碎了再進(jìn)一步 數(shù)據(jù)源同步與對(duì)外集成持續(xù)更新接入飛書 Wiki/云文檔、Notion、語(yǔ)雀、RSS 等數(shù)據(jù)源自動(dòng)增量同步比反復(fù)手工上傳更適合長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)。對(duì)外集成作用域 API Key能力級(jí)授權(quán)、可限定到單個(gè)知識(shí)庫(kù)給第三方系統(tǒng)調(diào)用MCP ServerPyPI 包tencent-weknora-mcp支持 stdio/SSE/HTTP把檢索、問(wèn)答掛給外部智能體weknoraCLI 在終端或 CI 里管知識(shí)庫(kù)。IM 渠道企微、飛書、Slack、Telegram 等十來(lái)個(gè)渠道直接問(wèn)答適合客服和內(nèi)部助手場(chǎng)景。可觀測(cè)啟用--profile langfuse后智能體的推理步驟、工具調(diào)用、token 消耗都能追到單次會(huì)話級(jí)別。權(quán)限與注冊(cè)工作空間內(nèi)置 Owner/Admin/Contributor/Viewer 四級(jí)角色和審計(jì)日志生產(chǎn)環(huán)境關(guān)閉公開(kāi)注冊(cè)并用WEKNORA_BOOTSTRAP_SYSTEM_ADMIN_EMAIL指定首個(gè)系統(tǒng)管理員。收尾下一步接一份真實(shí)業(yè)務(wù)文檔觀察一次完整問(wèn)答的引用是否正確。然后把.env的模型、存儲(chǔ)參數(shù)按實(shí)際環(huán)境固化用docker compose logs -f app盯兩天日志確認(rèn)沒(méi)有解析積壓或模型超時(shí)。遇到答錯(cuò)的片段直接在界面里編輯分塊并保存改動(dòng)會(huì)自動(dòng)重建索引并留修訂歷史。【免費(fèi)下載鏈接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考