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개요 • 아키텍처 • 핵심 기능 • 시작하기 • API 레퍼런스 • 개발자 가이드

💡 WeKnora — 문서를 살아있는 지식으로: RAG · Agent 추론 · 자동 Wiki 통합 LLM 지식 프레임워크

📌 개요

WeKnora는 엔터프라이즈급 문서 이해, 시맨틱 검색, 자율 추론 시나리오를 위해 설계된 오픈소스 LLM 기반 지식 프레임워크입니다.

본 프레임워크는 세 가지 핵심 역량을 중심으로 구성됩니다. 일상 검색에 최적화된 RAG 기반 빠른 Q&A, 지식 검색·MCP 도구·웹 검색을 자율적으로 오케스트레이션하여 복잡한 다단계 작업을 처리하는 ReAct Agent 추론, 그리고 Agent가 원본 문서에서 상호 연결된 마크다운 지식베이스와 인터랙티브 지식 그래프를 스스로 생성·유지하는 완전히 새로운 Wiki 모드입니다. 다양한 데이터 소스 연동(Feishu / Notion / Yuque / RSS, 지속 확장 중), 웹사이트 임베드 Widget으로 외부 사이트에 에이전트 게시, 프로그램 연동을 위한 범위 지정 API 키 및 Principal 모델, 워크스페이스별 다중 인스턴스 스토리지 백엔드, 20개 이상의 LLM 프로바이더 통합, Langfuse 기반 풀스택 관측 가능성과 런타임 작업 큐 대시보드 + Worker 풀 거버넌스, 엔터프라이즈 멀티 테넌트 RBAC(4단계 역할 매트릭스 + 리소스 소유권 + 테넌트 감사 로그), 완전 셀프호스팅이 가능한 모듈형 아키텍처를 결합하여, WeKnora는 흩어진 문서를 검색·추론 가능하며 지속적으로 진화하는 전용 지식 자산으로 탈바꿈시킵니다.

Feishu, Notion, Yuque 등 외부 플랫폼에서 지식 자동 동기화를 지원하며(추가 데이터 소스 개발 중), PDF, Word, 이미지, Excel 등 10가지 이상의 문서 포맷을 처리합니다. WeChat Work, Feishu, Slack, Telegram 등의 IM 채널을 통해 Q&A 서비스를 직접 제공할 수 있습니다. 모델 레이어에서 OpenAI, DeepSeek, Qwen(Alibaba Cloud), Zhipu, Hunyuan, Gemini, MiniMax, NVIDIA, Ollama 등 주요 프로바이더를 지원합니다. 전체 프로세스가 모듈화 설계되어 LLM, 벡터 DB, 스토리지 등 구성 요소를 유연하게 교체 가능하며, 로컬 및 프라이빗 클라우드 배포를 지원하여 데이터 완전 자체 관리가 가능합니다. 또한 WeKnora는 Langfuse와 원활하게 통합되어 Agent 추론, 토큰 사용량 및 파이프라인에 대한 포괄적인 관측 가능성(Observability)을 제공합니다.

✨ 최신 업데이트

• v0.7.0 — 세분화된 범위 지정 API 키 및 Principal 모델(능력 단위 권한 + KB 단위 제한 + API 통합 플레이그라운드); 런타임 작업 큐 가시성 대시보드 및 Worker 풀 거버넌스(단계별 풀 + 모델별 동시성 거버너 + 실패 작업 조사/재시도); 다중 인스턴스 스토리지 백엔드(워크스페이스당 여러 스토리지 인스턴스, KB 단위 바인딩, 기본 인스턴스); 세션 범위 임시 첨부(이미지/문서 비동기 파싱 + 통합 한도); 추천 질문 및 후속 질문; 안정적인 리소스 레지스트리 및 LLM 컨텍스트 별칭 압축; @Skill / @MCP 멘션 기반 범위 지정 Agent 런타임; 대화 중 MCP OAuth; QQBot 및 Lark(Feishu 국제판) IM 통합; Redis TLS; Requesty 모델 제공자 + Keenable 웹 검색; 테넌트리스 프로비저닝 및 제어된 셀프서비스 워크스페이스; 관리자 비밀번호 재설정; 지식 베이스 복제 플로우; weknora CLI v0.10. 또한 대규모 보안 강화(SSRF, 비밀 마스킹, SQL 검증, IDOR). 자세한 내용은 CHANGELOG.md.
• v0.6.3 — 웹사이트 임베드 Widget 및 통합 센터(보안 모드 Token 교환 + 속도 제한); 채팅 경험 전면 개편(인용 팝오버, RAG 파이프라인 진행, 스트리밍 Markdown); 문서 다중 태그 및 일괄 reparse; Wiki 폴더 및 계층 탐색; RSS 데이터 소스; MCP OAuth2; EPUB / MHTML 파싱; Agent 모델 준비 상태 검사; 모델 디버거; 세션 소스 필터; 워크스페이스 삭제 UI. 자세한 내용은 CHANGELOG.md.
• v0.6.2 — 업로드 단위 파싱 설정(process_config) + 업로드 확인 대화상자; reparse 시 설정 덮어쓰기; weknora CLI v0.9(번들 Agent Skills, session stop, auth/profile 통합); KB 마키 선택 다중 선택; pgvector 1024차원 HNSW 인덱스; 채팅 리소스 Store 리팩터; Langfuse 단일 추적(Jaeger 제거). 자세한 내용은 CHANGELOG.md.
• v0.6.1 — 문서 파싱 추적 타임라인(Langfuse 스타일 Span 트리, 단계별 진행 표시 + 파싱 중단); OpenSearch 벡터 저장소 드라이버; YAML 선언형 내장 모델 구성; 시스템 관리자와 통합 플랫폼 설정 + 감사 로그; 신규 사용자 온보딩 가이드; 설정 UI 리디자인; weknora CLI v0.7 / v0.8(Agent 우선 와이어 프로토콜, NDJSON, --dry-run); OpenDataLoader 및 PaddleOCR-VL 파싱 엔진; MCP 서버 멀티 트랜스포트(stdio / SSE / HTTP); 모델별 사고 모드 설정; Tencent LKEAP 리랭크 + 네이티브 Gemini 임베딩 + MiniMax-M3. 자세한 내용은 CHANGELOG.md 참고.
• v0.6.0 — 테넌트 RBAC(4단계 역할 매트릭스 Owner / Admin / Contributor / Viewer + KB 단위 소유 + 테넌트별 감사 로그), 테넌트 멤버 관리와 멀티 워크스페이스 UX, 셀프 서비스 워크스페이스 생성; weknora CLI v0.4 GA + mcp serve; 여러 벡터 저장소에 걸친 KB 검색 팬아웃; MCP / 데이터 소스 자격 증명 AES-256-GCM 암호화 + docreader gRPC TLS + Token; Zhipu 임베더와 화웨이 클라우드 OBS 추가; 서버 사이드 사용자 환경설정; Go 1.26.0. 자세한 내용은 docs/RBAC说明.md과 CHANGELOG.md 참고.
• v0.5.2 — Wiki 인제스트가 만 건 규모 KB 지원(작업 큐 + DLQ); MCP 휴먼인더루프 도구 승인; Anthropic / Apache Doris / Tencent VectorDB / Kingsoft Cloud KS3 / SearXNG 백엔드; 적응형 3단계 청킹 + 라이브 미리보기; 글로벌 ⌘K 명령 팔레트; Yuque 커넥터 + WeChat 미니프로그램; weknora CLI 프리뷰.
• v0.5.1 — 지식베이스 일괄 관리; 테넌트 전체 IM 채널 개요; 세션 검색 + 사용자 단위 핀; 모델 / 웹 검색 / MCP 통일 카드 설정; Agent별 LLM 타임아웃; 데스크탑 테넌트 전환.
• v0.5.0 — Wiki 모드 GA — Agent가 원본 문서에서 구조화·상호 연결된 Markdown Wiki 페이지와 지식 그래프 자동 생성, Wiki 브라우저 및 시각화 그래프를 UI에 탑재.
• v0.4.0 — WeKnora Cloud(호스팅 LLM + 파싱); Chrome 확장 프로그램; ClawHub Skill; WeChat IM; 첨부 처리; Azure OpenAI / Alibaba OSS; Notion 커넥터; Baidu + Ollama 웹 검색; VectorStore 관리.
• v0.3.6 — ASR(음성); Feishu 데이터 소스 자동 동기화; OIDC; IM 인용 회신 + 스레드 기반 세션; 문서 자동 요약; Tavily 검색; 병렬 도구 호출; Agent @멘션 범위 제한.
• v0.3.5 — Telegram / DingTalk / Mattermost IM; IM 슬래시 커맨드 + QA 큐; 추천 질문; VLM에 의한 MCP 도구 이미지 자동 설명; Novita AI; 채널 추적.
• v0.3.4 — 기업 WeChat / Feishu / Slack IM; 멀티모달 이미지; NVIDIA 모델 API; Weaviate; AWS S3; AES-256-GCM API 키 암호화; 내장 MCP 서비스; 하이브리드 검색 최적화; final_answer 도구.
• v0.3.3 — 부모-자식 청킹; KB 핀; 폴백 응답; Rerank 패시지 클리닝; 스토리지 버킷 자동 생성; Milvus.
• v0.3.2 — 지식 검색 진입점; 소스별 파서 / 스토리지 엔진 설정; 로컬 스토리지 이미지 렌더링; 문서 미리보기; Volcengine TOS; Mermaid 렌더링; 대화 일괄 관리; 메모리 그래프 미리보기.
• v0.3.0 — 공유 스페이스; Agent Skills + 샌드박스 실행; 커스텀 Agent; 데이터 분석 Agent; 사고 모드; Bing / Google 검색; API Key 인증; Helm Chart; 한국어 i18n; Qdrant.
• v0.2.0 — Agent 모드(ReACT); 다중 타입 지식베이스(FAQ + 문서); 대화 전략 설정; DuckDuckGo 웹 검색; MCP 도구 통합; 새 UI + Agent 모드 전환; MQ 비동기 작업 관리.

📱 기능 데모

🏗️ 아키텍처

문서 파싱, 벡터화, 검색부터 LLM 추론까지 전체 파이프라인을 모듈화하여 각 구성 요소를 유연하게 교체·확장 가능합니다. 로컬 / 프라이빗 클라우드 배포를 지원하며, 데이터 완전 자체 관리와 진입 장벽 없는 Web UI로 빠르게 시작할 수 있습니다.

📊 적용 시나리오

🧩 기능 개요

지능형 대화

지식 관리

연동 및 확장

플랫폼

🧩 Chrome 확장 프로그램

WeKnora Chrome 확장 프로그램을 사용하면 브라우저에서 웹 콘텐츠를 WeKnora 지식베이스에 직접 캡처할 수 있습니다. 텍스트, 이미지 또는 전체 페이지를 선택하고 원클릭으로 지식 항목으로 저장 — 복사/붙여넣기나 파일 업로드 불필요.

🦞 ClawHub Skill

WeKnora ClawHub Skill은 ClawHub 플랫폼에 게시된 WeKnora 스킬입니다. 설치 후 WeKnora REST API를 통해 문서 업로드(파일 / URL / Markdown), 하이브리드 검색(벡터 + 키워드), 지식 항목 관리가 가능합니다.

• 문서 임포트 — 에이전트를 통한 파일 업로드, 웹페이지 임포트, Markdown 지식 작성
• 하이브리드 검색 — 단일 또는 다중 지식베이스에서 벡터 + 키워드 통합 검색
• 지식 관리 — 프로그래밍 방식으로 지식 항목 조회, 편집, 삭제

🚀 시작하기

🛠 사전 준비

• Docker & Docker Compose
• Git

📦 설치 및 실행

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
cp .env.example .env   # 필요에 따라 .env 편집 (파일 내 주석 참고)
docker compose up -d   # 코어 서비스 시작

시작 후 http://localhost 에 접속하여 바로 사용 가능합니다.

로컬 Ollama 모델을 사용하려면 먼저 ollama serve > /dev/null 2>&1 & 를 실행하세요.

🔧 선택 서비스 (Docker Compose Profile)

--profile 플래그로 추가 컴포넌트를 활성화합니다. 여러 profile 조합 가능:

조합 예시: docker compose --profile neo4j --profile minio up -d

서비스 중지: docker compose down

🌐 서비스 주소

문서 지식 그래프

WeKnora는 문서를 지식 그래프로 변환해 문서 내 서로 다른 섹션 간 관계를 시각화할 수 있습니다. 지식 그래프 기능을 활성화하면 문서 내부의 시맨틱 연관 네트워크를 분석/구성하여 문서 이해를 돕고, 인덱싱과 검색에 구조화된 지원을 제공해 검색 결과의 관련성과 폭을 향상시킵니다.

자세한 설정은 지식 그래프 설정 가이드를 참고하세요.

MCP 서버

필요한 설정은 MCP 설정 가이드를 참고하세요.

🔌 WeChat 대화 오픈 플랫폼 사용

WeKnora는 WeChat 대화 오픈 플랫폼의 핵심 기술 프레임워크로 사용되며, 보다 간편한 사용 방식을 제공합니다:

• 노코드 배포: 지식을 업로드하기만 하면 WeChat 생태계에서 지능형 Q&A 서비스를 빠르게 배포하여 "질문 즉시 응답" 경험을 구현
• 효율적인 질문 관리: 고빈도 질문의 분류 관리 지원, 풍부한 데이터 도구를 통해 정확하고 신뢰할 수 있으며 유지보수하기 쉬운 답변 제공
• WeChat 생태계 통합: WeChat 공식계정, 미니프로그램 등 다양한 시나리오에 WeKnora의 Q&A 역량을 자연스럽게 통합

📘 API 레퍼런스

문제 해결 FAQ: 문제 해결 FAQ

상세 API 문서: API Docs

제품 계획 및 예정 기능: Roadmap

🧭 개발자 가이드

⚡ 고속 개발 모드(권장)

코드를 자주 수정해야 한다면 매번 Docker 이미지를 다시 빌드할 필요가 없습니다. 고속 개발 모드를 사용하세요.

# 인프라 시작
make dev-start

# 백엔드 시작 (새 터미널)
make dev-app

# 프론트엔드 시작 (새 터미널)
make dev-frontend

개발 장점:

• ✅ 프론트엔드 변경 자동 핫리로드(재시작 불필요)
• ✅ 백엔드 변경 빠른 재시작(5~10초, Air 핫리로드 지원)
• ✅ Docker 이미지 재빌드 불필요
• ✅ IDE 브레이크포인트 디버깅 지원

상세 문서: 개발 환경 빠른 시작

🤝 기여하기

Issue 또는 Pull Request를 환영합니다.

절차: Fork → 브랜치 생성 → 변경사항 커밋 → PR 생성

규칙: gofmt로 코드 포맷팅, Conventional Commits 준수 (feat: / fix: / docs: / test: / refactor:)

🔒 보안 공지

중요: v0.1.3부터 WeKnora는 시스템 보안 강화를 위해 로그인 인증 기능을 포함합니다. 운영 환경 배포 시 아래 사항을 강력히 권장합니다.

• WeKnora 서비스를 공용 인터넷이 아닌 내부/사설 네트워크 환경에 배포
• 잠재적 정보 유출 방지를 위해 서비스를 공용 네트워크에 직접 노출하지 않기
• 배포 환경에 적절한 방화벽 규칙 및 접근 제어 구성
• 보안 패치와 개선 사항 적용을 위해 최신 버전으로 정기 업데이트

👥 기여자

멋진 기여자 여러분께 감사드립니다:

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT License로 배포됩니다. 적절한 저작권 고지를 유지하는 조건으로 코드를 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

📈 프로젝트 통계