// rag · Tencent/WeKnora

WeKnora

WeKnora — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от Tencent (Tencent/WeKnora на GitHub). У него 31 891 звезда на GitHub и 4 255 форков, он распространяется по лицензии Unknown и последний раз обновлялся на GitHub 1 октября 2026.

Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.

★ 31,9 тыс. звёзд⑂ 4,3 тыс. форковUnknownобновлено окт. 2026

Смотреть на GitHub ↗Official site ↗

▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.

// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий: Tencent/WeKnora
Звёзды GitHub: 31 891
Форки: 4 255
Лицензия: Unknown
Последнее обновление на GitHub: 1 октября 2026
Категория: RAG и базы знаний
Тип страницы: Полное руководство по установке
Официальный сайт: Official site

// как это работает

Как это работает

Install the runtime
One binary or app gets you a working local model setup.
Download a model
Pick a size that fits your RAM/VRAM; smaller models run on laptops.
Chat or integrate
Use the built-in UI, or point OpenAI-compatible clients at it.
Go private
Airplane mode works — your prompts never leave the device.

// возможности

Почему его любят

LLM-powered

Large language models drive its smartest features, locally or via API.

No subscriptions

Pay nothing per token, ever.

100% private

Prompts and documents stay on your hardware, always.

Extensible

RAG, tools, and agents build on the same base.

Quantized efficiency

Smart compression runs big models on modest hardware.

Offline capable

Works on planes, in basements, behind firewalls.

// запустите сами

Запустите сами

Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
```
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
```
Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
```
cat README.md | head -60
```
Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
```
# see README for the exact launch command
```

// сценарии использования

Что можно создать

Chat privately with your documents.
Draft and edit without cloud AI.
Run AI on air-gapped machines.
Prototype AI features for free.

// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains WeKnora?

It is an open-source project at Tencent/WeKnora with 4,255 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is WeKnora free for commercial use?

Licensed under Unknown — check the repo for commercial-use terms.

Is it really private?

Yes — with no network calls, there's nothing to leak.

Are local models as good as GPT-4?

Close on many tasks now; frontier cloud models still lead on hard reasoning.

What hardware do I need?

8B models run on 16GB RAM; bigger models want a real GPU.

// продолжить изучение

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если WeKnora вам не подходит.

MarkItDown★ 193,5 тыс.
MarkItDown — Microsoft tool that converts PDFs, Office files, images and more to clean Markdown for LLMs, MIT
Dify★ 157,8 тыс.
Build Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or…
ragflow★ 91,6 тыс.
RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context…
PaddleOCR★ 90,8 тыс.
Lightweight OCR toolkit turning PDFs and images into structured, LLM-ready data in 100+ languages
MinerU★ 82,5 тыс.
MinerU — turns PDFs and Office documents into LLM-ready Markdown and JSON for agents and RAG pipelines, Apache-2.0 plus terms

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к WeKnora — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

graphrag★ 36,3 тыс.
Microsoft's graph-based RAG: index a corpus into a knowledge graph, then query it with an LLM
FastGPT★ 29,8 тыс.
A knowledge-base platform with visual AI workflows — build Q&A systems on your own documents
Langchain-Chatchat★ 38,7 тыс.
Local knowledge-base RAG and agent app built on LangChain with ChatGLM, Qwen and Llama models
opendataloader-pdf★ 29,5 тыс.
Turn PDFs into AI-ready data: extract Markdown, JSON and tables — and auto-tag for accessibility
PageIndex★ 39,0 тыс.
PageIndex: vectorless, reasoning-based RAG that indexes documents like a human expert would
pgvector★ 23,3 тыс.
Vector similarity search inside Postgres - store embeddings next to your data

Получить WeKnora

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.

Смотреть на GitHub ↗← Больше инструментов в категории «RAG и базы знаний»