WeKnoraNedir?
AI AjanlarTencent'in açık kaynak bilgi tabanı platformu: dokümanlarını topluyor, kaynak gösteren soru-cevap, çok adımlı ajan ve otomatik wiki ile aynı veriye erişmeni sağlıyor.
Mindi Ne Düşünüyor?✅ Dokümanlarını tek bilgi tabanında topluyor; aynı veriye kaynak gösteren soru-cevap, çok adımlı ajan ve otomatik wiki üzerinden erişiyorsun. Notion ve Confluence senkronu, Slack/Telegram kanalı ve MCP sunucusu hazır.
⚠️ Arayüzde Türkçe yok, resmi dokümanlar Çince; kurulum Docker bilgisi istiyor.
🔀 AnythingLLM tek kişilik masaüstü kullanımda çok daha kolay; WeKnora rol yönetimi, veri kaynakları ve kanallarıyla ekip ölçeği için kurulmuş.
Ajan artık açık kaynak BrowserSkill eklentisiyle kullanıcının kendi Chrome veya Edge tarayıcısında sayfa açıp form doldurabiliyor; giriş ve CAPTCHA adımlarını sana bırakıyor. Her çalışma alanına ayrı token ve erişim kapsamı olan dahili bir MCP sunucusu eklendi, bilgi tabanları Cursor ve Claude gibi araçlara açılabiliyor. Süren bir konuşmaya ek istek verme, geçmiş bir sorudan dallanma ve geri sarma geldi. Uyumsuz değişiklik: sandbox komutları artık root olarak çalışıyor.
Mindi Skoru
Yorum bırakmak için giriş yapmanız gerekiyor.
WeKnora Hakkında
✓ WeKnora Kimler İçin?
✕ WeKnora Kimler İçin Uygun Değil?
WeKnora Detaylı İnceleme
WeKnora, Tencent'in açık kaynak yaptığı bir bilgi tabanı platformu. Ekibin dağınık dokümanlarını (PDF, Word, Excel, sunum, hatta XMind haritaları) tek yerde topluyor ve bunlara üç yoldan erişmeni sağlıyor: kaynak gösteren hızlı soru-cevap (RAG), çok adımlı işleri yürüten bir ajan ve dokümanlardan kendiliğinden oluşan bir wiki. Üçü de aynı bilgi tabanının üstünde çalışıyor.
Proje MIT lisanslı ve hızlı geliştiriliyor. 24 Eylül 2026'da çıkan v0.8.2 ile ajan artık kullanıcının kendi Chrome veya Edge tarayıcısını kullanabiliyor, bilgi tabanları da dahili bir MCP sunucusuyla Cursor ve Claude gibi araçlara açılabiliyor. GitHub'da 30 bine yakın yıldızı var ve Eylül'ün son haftasında haftalık trend listesinin üst sıralarındaydı. Tencent, WeChat'teki soru-cevap hizmeti WeChat Dialog Open Platform'u da WeKnora'nın üstüne kurmuş.
Benzerlerinden farkı kapsamında. Çoğu "belgelerinle sohbet" aracı dosyayı yükleyip soru sormakta kalıyor. WeKnora buna rol bazlı yetki yönetimi, veri kaynağı senkronizasyonu, mesajlaşma kanalları ve web sitesine gömülen bir sohbet kutusu ekliyor. Yani kişisel bir araçtan çok bir ekibin bilgi altyapısı olarak tasarlanmış.
Temel Özellikler
Kaynak gösteren soru-cevap. Anahtar kelime ve vektör aramasını birleştiren hibrit arama, yeniden sıralama (rerank) ve istersen Neo4j ile bilgi grafı üzerinden arama yapıyor. Cevabın hangi dokümandan geldiği görünüyor.
Ajan modu. Ajan bilgi tabanında arıyor, dokümanları okuyor, web araması yapıyor, MCP araçlarını ve yüklediğin becerileri (skills) çalıştırıyor. Beceriler Docker, E2B veya Cube sandbox'ında çalışıyor; sohbetin yanında terminal ve grafik masaüstü açılabiliyor.
Otomatik wiki. Wiki modu açıkken dokümanlardaki kişi, ürün ve kavramları kaynak gösteren, birbirine bağlı sayfalara dönüştürüyor. Sayfalar düzenlenebiliyor, her değişiklik geri alınabiliyor.
Uzun süreli hafıza. Kullanıcının onayladığı tercih ve bilgileri oturumlar arasında hatırlıyor.
Geniş model ve altyapı desteği. OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, MiniMax, OpenRouter ve ollama dahil 27 hazır sağlayıcı var. Vektör veritabanı (pgvector, Elasticsearch, Milvus, Qdrant, Weaviate) ve depolama (S3, MinIO, yerel disk) da değiştirilebiliyor.
Kanallar ve entegrasyonlar. Aynı bilgi tabanına Slack, Telegram, Mattermost gibi kanallardan soru sorulabiliyor. Web sitesine gömülen widget ile dışarıya da açılabiliyor. Tarayıcıdaki metni tek tıkla bilgi tabanına kaydeden bir Chrome eklentisi de var.
Kullanım Senaryoları
Şirket içi bilgi bankası. Prosedürler, ürün dokümanları ve şablonlar tek yerde duruyor. Çalışan Slack'ten soruyor, cevabı kaynağıyla birlikte alıyor.
Müşteri destek botu. SSS tipi bir bilgi tabanını web sitene gömüp müşteri sorularını kendi dokümanlarına dayanarak cevaplatıyorsun.
Geliştirici ekipler. GitLab veya Confluence'taki teknik dokümanları senkron tutup MCP sunucusu üzerinden Cursor'a ya da Claude'a bağlıyorsun. Kod asistanı şirketin kendi dokümanını okuyarak çalışıyor.
Dağınık arşivi toparlamak. Yüzlerce dosyadan otomatik wiki üretip ilişkileri bilgi grafında görüyorsun.
Nasıl Başlanır?
Standart kurulum Docker Compose ile yapılıyor: repoyu klonlayıp .env.example dosyasını .env olarak kopyalıyor, docker compose up -d çalıştırıyorsun. Arayüz http://localhost adresinde açılıyor ve ilk kullanım rehberi seni karşılıyor. Yerel model kullanacaksan önce ollama'yı başlatman gerekiyor. Düşük kaynaklı makineler için SQLite ile çalışan tek dosyalık Lite sürüm, üretim ortamı için Kubernetes (Helm) seçeneği var.
Dikkat Edilecekler
- Arayüzde Türkçe yok; Çince, İngilizce, Japonca, Korece ve Rusça seçenekleri var. Modele Türkçe soru sorup Türkçe cevap alabilirsin ama menüler İngilizce kalıyor.
- Resmi dokümantasyon sitesi Çince. İngilizce kaynak olarak ağırlıkla GitHub'daki tanıtım sayfası kalıyor.
- Proje, kurulumu doğrudan internete açmamanı, iç ağda ve güvenlik duvarı arkasında tutmanı öneriyor.
- v0.8.2 ile sandbox komutları root yetkisiyle çalışmaya başladı; beceri yüklerken kaynağına dikkat et.
- Masaüstü uygulamasının hazır kurulum dosyası yok, kaynaktan derlemek gerekiyor.
- Veri kaynağı ve kanal listesinin önemli bir kısmı Çin ekosistemine yönelik (Feishu, DingTalk, Yuque, WeCom).
Fiyatlandırma
| Plan | Ne kadar | Ne içeriyor |
|---|---|---|
| Kendi kurulumun | Ücretsiz (MIT lisansı) | Tüm özellikler; RAG, ajan, wiki, kanallar ve MCP sunucusu dahil |
Yazılım için ödeme yok. Maliyet bağladığın model sağlayıcısından ve sunucundan geliyor; ollama ile yerel model kullanırsan API faturası çıkmıyor.