WeKnora 快速体验手册

部署细节以 jeff/ops 实际环境为准；功能路径按官方 README / website-docs 整理（2026-09-16）。

这是什么

把文档变成可检索、可推理、可自动编 Wiki 的知识资产。 三大模式：RAG 问答 / ReAct Agent / Wiki + 知识图谱。

实际环境（2026-09-16）

• 公网： https://weknora.jaymie.dev （ops 挂隧道 → box :80）
• 工作目录：/workspace/weknora
• Web UI 本机：http://127.0.0.1/（端口 80）
• API health：http://127.0.0.1:8080/health → ok
• 鉴权：开放注册，先自己注册再登录（无默认账号）
• 对话模型：本机 New API（grok-3-mini）
• Embedding：DashScope text-embedding-v4（1024 维）已配好，可直接 RAG

部署最小路径（本机 Docker）

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
cp .env.example .env   # 至少看清 DB_USER / DB_PASSWORD / DB_NAME；模型相关按注释填
docker compose pull
docker compose up -d

浏览器开 **http://localhost**（或 jeff/ops 给你的公网/隧道地址）。 后端 API 默认 :8080。

可选 profile：neo4j（图谱）、minio、langfuse、full。试用先默认核心即可。

安全：官方建议生产放内网；v0.1.3+ 有登录。公网暴露需鉴权 + 防火墙，交给 ops。

上线后 20 分钟体验清单

按顺序做；做完一项勾一项。

1. 注册与初始化（约 3 分钟）

• 打开 Web UI，走注册 / 初始化向导
• 确认能登录进工作区（空间）

2. 配模型（约 5 分钟）

• 对话与 Embedding 本环境已配好（New API grok-3-mini + DashScope text-embedding-v4）；进设置确认一下即可
• 可选：用模型调试器测通一次

3. 建知识库并上传（约 5 分钟）

• 新建「文档」型知识库
• 上传 1–2 个小 PDF/Markdown，或「URL 导入」一篇公开网页
• 等解析完成（可看解析时间线 / 任务队列）
• 可选：打开文件夹树，看目录结构是否保留

4. RAG 快速问答（约 3 分钟）

• 在对话里选该知识库，切到 快速问答 / RAG
• 问一个文档里明确有答案的问题
• 看引用浮层：能不能点回原文片段

5. Agent 推理（约 5 分钟）

• 同一知识库切到 Agent / ReAct
• 问一个需要多步的问题（例如「总结三节要点并对比差异」）
• 观察工具调用 / RAG 进度；需要时再加一个简单 MCP 或网络搜索（可选）

6. Wiki 模式（有时间再试）

• 对已有库开 Wiki 生成（文档多时会进任务队列，别一次扔太大）
• 打开 Wiki 浏览器与知识图谱
• 试一次页面编辑 / 版本回滚（理解「可改可回滚」）

7. （可选）微信零代码线

• 不想自建时：https://chatbot.weixin.qq.com 上传知识，挂公众号/小程序
• 自建部署后还可用仓内微信小程序客户端配 API + Key 提问

建议你这周只盯的三件事

1. 模型 + Embedding 通
2. 上传 → RAG 有引用
3. Agent 多步推理跑通一次

Wiki / IM / 沙箱技能可以第二轮。

和 Deep Agents 课怎么对照

卡住时看

• 仓内：docs/QA.md、website-docs/ 入门三篇（介绍 / 安装 / 快速上手）
• 常见坑：没配 Embedding、解析队列卡住、端口 80 被占、公网无鉴权

公网与模型配置已回填（见顶部「实际环境」）。