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개요 • 아키텍처 • 주요 기능 • 시작하기 • API 참조 • 개발자 가이드

💡 WeKnora — 문서를 RAG, 에이전트 및 자동 위키로 살아있는 지식으로 변환

📌 개요

WeKnora는 엔터프라이즈 급 문서 이해, 의미 기반 검색 및 자율적 추론을 위해 구축된 오픈소스 LLM 기반 지식 프레임워크입니다.

이는 세 가지 핵심 기능을 중심으로 구성되어 있습니다: 일상적인 조회를 위한 RAG 기반 빠른 Q&A, 복잡한 다단계 작업을 처리하기 위해 검색, MCP 도구 및 웹 검색을 자율적으로 조율하는 ReAct 에이전트, 그리고 에이전트가 원시 문서를 자체 유지되는 상호 연결 마크다운 지식 베이스 및 인터랙티브 지식 그래프로 요약하는 새로운 위키 모드. Feishu / Notion / Yuque / RSS 등 다중 소스 수집과 결합하여 (확장 중), 웹사이트 임베드 위젯으로 에이전트를 외부 사이트에 게시하고, 프로그래밍 통합을 위한 주체 모델 기반 범위 API 키, 워크스페이스별 다중 인스턴스 스토리지 백엔드를 통한 유연한 데이터 배치, 20개 이상의 LLM 제공자 통합, 전면적인 Langfuse 관찰성 및 작업자 풀 거버넌스가 있는 런타임 작업 큐 대시보드, 엔터프라이즈용 다중 워크스페이스 RBAC (4단계 역할 행렬 + 리소스별 소유권 + 워크스페이스별 감사 로그), 완전히 자체 호스팅 가능한 모듈형 아키텍처를 통해 WeKnora는 흩어진 문서를 쿼리가 가능하고, 추론 가능하며, 지속적으로 진화하는 지식 자산으로 바꿉니다.

프레임워크 sup

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.