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腾讯开源了一款叫 WeKnora 的 AI 知识管理工具，能把你的文档变成 " 会对话、能推理、自动整理 " 的智能知识库。只要会装 Docker，10 分钟就能在本地跑起来，数据完全自主，支持 20 余种 AI 模型和飞书 /Notion 自动同步。

适合谁用：

被文档淹没的知识工作者

想给团队搭内部问答系统的小团队

关注数据隐私、倾向本地部署的用户

开源地址：

https://github.com/Tencent/WeKnora

1 - 它能帮你做什么？

想象你手里有一大堆资料——飞书文档、PDF 报告、微信聊天记录里的图片、Notion 笔记。以前找答案要翻半天，现在你可以直接问：

" 去年 Q3 华东区的销售数据在哪份报告里？结论是什么？"

WeKnora 会自己去文档里找、读、总结，然后给你一个带出处的回答。

它有三个核心模式：

模式	适合场景	小白理解
快速问答（RAG）	日常查资料、问数据	像和一个读过你所有文档的助手聊天
智能代理（Agent）	复杂多步任务	助手不仅会查，还会规划步骤、调用工具、联网搜索
Wiki 模式	知识沉淀与结构化	自动把原始文档整理成带链接的百科页面，还能生成知识图谱

2 - 用之前，你需要准备什么？

硬性门槛很低：

一台能跑 Docker 的电脑（Windows/Mac/Linux 均可）

安装好 Docker Desktop和 Git

一个可用的 AI 模型（可以是免费的本地模型，也可以是付费 API）

软性前提：

3 - 四步上手：从安装到提问3.1 - 第一步：下载代码

打开终端（Windows 用 PowerShell，Mac 用终端），执行：

git clonehttps://github.com/Tencent/WeKnora.git

cdWeKnora

3.2 - 第二步：配置环境

复制示例配置文件，按需修改：

cp .env.example .env

用文本编辑器打开 .env，主要关注两项：

模型配置：填入你的 API Key（如 DeepSeek、OpenAI、通义千问等），或选择本地 Ollama 模型

基础设置：默认端口、管理员账号等

不想花钱？先装个 Ollama，拉取一个免费本地模型即可。

3.3 - 第三步：一键启动docker compose up -d

等待镜像下载完成，打开浏览器访问 http://localhost，看到登录页即成功。

3.4 - 第四步：上传文档，开始提问

创建 " 知识库 "（Knowledge Base）

上传你的文档（支持 PDF、Word、图片、Excel、PPT 等 10 余种格式）

等待解析完成（系统会自动切分、向量化）

在对话框提问，或开启 Agent 模式处理复杂任务

4 - 进阶玩法：按需开启

基础部署只跑核心服务。如需更多能力，用 --profile 参数叠加：

附加能力	命令	用途
知识图谱	--profile neo4j	可视化文档间的关联关系
文件存储	--profile minio	替代本地存储，适合团队
过程追踪	--profile langfuse	查看 AI 每一步是怎么思考的

示例：同时开启图谱和存储

docker compose --profile neo4j --profile minio up -d

5 - 常见疑问速答

Q：我的数据安全吗？

WeKnora 完全自托管，文档和 API Key 都存储在你自己的服务器上，不上传腾讯云端。生产环境建议部署在内网。

Q：支持哪些 AI 模型？

20 余家主流模型，包括 DeepSeek、通义千问、ChatGPT、Claude、Gemini、Ollama 本地模型等，随时可切换。

Q：团队能用吗？

内置四级权限管理（Owner/Admin/Contributor/Viewer），支持多租户、审计日志，适合小团队到企业。

Q：飞书 /Notion 里的文档能同步吗？

支持飞书、Notion、语雀自动同步，设置后增量更新，无需手动反复上传。

AI 时代，

答案廉价，洞察昂贵。

本系列这些思考的草稿纸， 愿你参照、辨析与超越， 直至走出自己的路。