WeKnora 知识图谱把文档关联讲清楚的完整指南【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnoraWeKnora 是一个开源的 LLM 知识平台把文档喂给它你能拿到一套可问答的 RAG 系统RAG 即检索增强生成——先从文档里找相关资料再让大模型基于资料作答外加自动抽取实体、连线成网的 WeKnora 知识图谱。最大价值答案不再只来自孤立的片段文档之间的关联也能被检索到。它适合解决什么场景技术文档库问答产品说明、API 手册、故障排查指南散落几十份文件跨文档的问题比如这个参数改了会影响哪些模块靠关键词搜索很难拼出全貌。新人熟悉知识体系图谱把概念之间的关系画成网络顺着节点和连线浏览比从头读文档快得多。排查答案质量回答引用了哪些资料、检索走了哪条路径都能在界面上看到便于判断结果是否可信。核心功能走查实体与关系自动抽取上传文档后系统自动从内容中提取实体人名、产品、概念等关键对象和它们之间的关系无需人工标注。开启「实体抽取 关系抽取」后文档入库阶段就会触发抽取任务抽取结果存入图数据库 Neo4j节点代表实体连线代表实体间的关系一篇文档会沉淀成一张子图抽取本身依赖大模型可在知识库设置里单独指定用于图谱抽取的模型图谱可视化查看抽取完成后登录 Neo4j 浏览器http://localhost:7474即可看到整张图谱执行MATCH (n) RETURN n就能浏览全部节点。支持缩放、拖拽聚焦感兴趣的局部区域点击节点可查看该实体的详情沿连线追踪概念间的关联后端日志确认 Neo4j 初始化成功后图谱入口即可用图谱增强检索GraphRAGWeKnora 的检索策略里包含 GraphRAG 图谱增强对话时系统会自动查询知识图谱把结构化关系作为补充信息一并带入上下文让召回更广、更贴切。提问后流程依次为问题优化、混合检索语义 关键词、结合图谱上下文生成答案检索路径全程可视你能看到答案是基于哪些片段和关系得出的对跨文档的关联类问题图谱召回往往能补上纯向量检索漏掉的部分上手实操以一份技术文档库为例走一遍完整链路。输入端clone 仓库后在.env里加上NEO4J_ENABLEtrue、NEO4J_URIbolt://neo4j:7687等连接项再执行docker compose --profile neo4j up -d启动图数据库。随后创建知识库在设置里打开「启用实体抽取」与「启用关系抽取」并配好对话模型和向量模型。把 PDF、Word、Markdown 等文档拖进知识库上传。系统异步解析先分块再向量化入库因为你开了图谱抽取同一批文档还会走一遍实体/关系抽取任务把节点和边写入 Neo4j。得到什么文档解析完成后提问回答带引用角标点开可跳回原文同时系统按意图查询图谱把相关实体关系一并纳入作答依据。你也可以直接打开 Neo4j 控制台或 WeKnora 界面的图谱入口直观确认这张网长什么样。完整步骤详见 开启知识图谱功能指南。实用技巧与常见疑问图谱入口没反应多半是 Neo4j 没起来docker ps | grep neo4j确认容器在跑NEO4J_URI指向的地址与账号密码要和.env一致改完记得重启服务让环境变量生效。上传了文档却没生成节点两个高频原因知识库没勾选实体/关系抽取开关文档还在解析中状态未走到 completed。先查解析状态再看后端日志里抽取任务有无异常。向量模型建库后别换。换 Embedding 模型意味着向量不兼容、需要重建索引图谱抽取模型、Rerank 等则可以后续随时补开。写在最后WeKnora 把文档问答升级成了文档关系问答RAG 负责找答案知识图谱负责把答案之间的关联也找出来。想动手的话按 快速上手文档 部署后先开图谱功能上传一批自己的文档效果最直观。【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
WeKnora 知识图谱把文档关联讲清楚的完整指南【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnoraWeKnora 是一个开源的 LLM 知识平台把文档喂给它你能拿到一套可问答的 RAG 系统RAG 即检索增强生成——先从文档里找相关资料再让大模型基于资料作答外加自动抽取实体、连线成网的 WeKnora 知识图谱。最大价值答案不再只来自孤立的片段文档之间的关联也能被检索到。它适合解决什么场景技术文档库问答产品说明、API 手册、故障排查指南散落几十份文件跨文档的问题比如这个参数改了会影响哪些模块靠关键词搜索很难拼出全貌。新人熟悉知识体系图谱把概念之间的关系画成网络顺着节点和连线浏览比从头读文档快得多。排查答案质量回答引用了哪些资料、检索走了哪条路径都能在界面上看到便于判断结果是否可信。核心功能走查实体与关系自动抽取上传文档后系统自动从内容中提取实体人名、产品、概念等关键对象和它们之间的关系无需人工标注。开启「实体抽取 关系抽取」后文档入库阶段就会触发抽取任务抽取结果存入图数据库 Neo4j节点代表实体连线代表实体间的关系一篇文档会沉淀成一张子图抽取本身依赖大模型可在知识库设置里单独指定用于图谱抽取的模型图谱可视化查看抽取完成后登录 Neo4j 浏览器http://localhost:7474即可看到整张图谱执行MATCH (n) RETURN n就能浏览全部节点。支持缩放、拖拽聚焦感兴趣的局部区域点击节点可查看该实体的详情沿连线追踪概念间的关联后端日志确认 Neo4j 初始化成功后图谱入口即可用图谱增强检索GraphRAGWeKnora 的检索策略里包含 GraphRAG 图谱增强对话时系统会自动查询知识图谱把结构化关系作为补充信息一并带入上下文让召回更广、更贴切。提问后流程依次为问题优化、混合检索语义 关键词、结合图谱上下文生成答案检索路径全程可视你能看到答案是基于哪些片段和关系得出的对跨文档的关联类问题图谱召回往往能补上纯向量检索漏掉的部分上手实操以一份技术文档库为例走一遍完整链路。输入端clone 仓库后在.env里加上NEO4J_ENABLEtrue、NEO4J_URIbolt://neo4j:7687等连接项再执行docker compose --profile neo4j up -d启动图数据库。随后创建知识库在设置里打开「启用实体抽取」与「启用关系抽取」并配好对话模型和向量模型。把 PDF、Word、Markdown 等文档拖进知识库上传。系统异步解析先分块再向量化入库因为你开了图谱抽取同一批文档还会走一遍实体/关系抽取任务把节点和边写入 Neo4j。得到什么文档解析完成后提问回答带引用角标点开可跳回原文同时系统按意图查询图谱把相关实体关系一并纳入作答依据。你也可以直接打开 Neo4j 控制台或 WeKnora 界面的图谱入口直观确认这张网长什么样。完整步骤详见 开启知识图谱功能指南。实用技巧与常见疑问图谱入口没反应多半是 Neo4j 没起来docker ps | grep neo4j确认容器在跑NEO4J_URI指向的地址与账号密码要和.env一致改完记得重启服务让环境变量生效。上传了文档却没生成节点两个高频原因知识库没勾选实体/关系抽取开关文档还在解析中状态未走到 completed。先查解析状态再看后端日志里抽取任务有无异常。向量模型建库后别换。换 Embedding 模型意味着向量不兼容、需要重建索引图谱抽取模型、Rerank 等则可以后续随时补开。写在最后WeKnora 把文档问答升级成了文档关系问答RAG 负责找答案知识图谱负责把答案之间的关联也找出来。想动手的话按 快速上手文档 部署后先开图谱功能上传一批自己的文档效果最直观。【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
