diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index 8c6e505b..d8b09a07 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -2,6 +2,73 @@ All notable changes to this project will be documented in this file. +## [0.6.3] - 2026-06-26 + +### New Features + +- **NEW**: **Website Embed Widget & Channels** — the headline of this release. Publish custom agents to external websites via embed channels with domain allowlists, per-minute / per-day rate limiting, and secure-mode token exchange (`em_…` publish token → short-lived `ems_…` session token). Ships `weknora-widget.js`, a standalone embed chat UI, visitor session management, and a unified **Integrations Center** for IM + embed channel editors with agent rebind and live preview. See [`docs/embed-secure-mode.md`](./docs/embed-secure-mode.md) and [`docs/embed-subdomain.md`](./docs/embed-subdomain.md). +- **NEW**: **Chat Experience Overhaul** — unified markdown rendering pipeline with citation popovers, chunk caching, shared resource chips, and `@` mention browsing of recent files; RAG pipeline progress events surfaced in a dedicated timeline component; agent stream display refactor with tool-result rendering, thinking blocks, shimmer streaming tail, and typewriter effect; large tool outputs trimmed via agent-side persistence. +- **NEW**: **Document Multi-Tag** — documents can carry multiple tags (`knowledge_tag_ids` many-to-many via migration `000063_knowledge_multi_tags`); tag manage drawer, redesigned tag chips / edit dialog, and unified document tag filter in the KB list. +- **NEW**: **Batch Document Reparse** — `POST /knowledge/batch-reparse` re-queues parsing for multiple documents with optional `process_config`; async task UI refreshes after enqueue. +- **NEW**: **Wiki Folder & Hierarchy** — folder CRUD, page move, category hierarchy metadata, taxonomy planning APIs, and category navigation in the Wiki browser (migration `000061_wiki_page_hierarchy`). +- **NEW**: **RSS Data Source Connector** — subscribe to RSS / Atom feeds for full-text ingestion with incremental sync and partial-failure surfacing. +- **NEW**: **MCP OAuth2 Authorization** — OAuth2 flow for remote MCP services (migration `000062_mcp_oauth`); plus custom HTTP headers and JSON code-import for MCP service configuration. +- **NEW**: **EPUB & MHTML Document Support** — new docreader parsers with image-resolution and Markdown-structure preservation for MHTML. +- **NEW**: **PDF Scanned-Page OCR Override** — force OCR parsing on scanned PDF pages via `process_config`; upload overview reflects scanned-PDF detection. +- **NEW**: **Model Test Debugger** — interactive drawer to probe saved chat / embedding / rerank / VLM model configs before binding them to KBs or agents. +- **NEW**: **Agent Model Readiness** — agent selector enforces model readiness (missing / misconfigured models blocked with actionable hints); shared-agent readiness UX polished. +- **NEW**: **Session Source Filter** — sidebar filter and grouping for sessions by source (Web / IM / Embed / etc.). +- **NEW**: **Tenant Workspace Deletion UI** — self-service workspace deletion with membership purge on tenant delete. +- **NEW**: **Embedding Dimension Override** — per-model `dimensions` override propagated to all embedding providers; fixes missing `dimensions` in API requests (#1654). +- **NEW**: **RAG Pipeline Progress Events** — backend emits stage-level progress during retrieval / rerank / merge; Langfuse retrieve & rerank tracing enriched; agent reranks all knowledge-search hits with threshold filtering. + +### Improvements + +- **IMPROVED**: **IM agent stream display** aligned with web UI — thinking sections, tool progress, stream finalize hardening; DingTalk long-connection stale reconnect; custom-agent deletion cascades to IM bindings. +- **IMPROVED**: **Settings UI** — service / store / MCP cards refactored with unified empty states; MCP config section in settings; modal navigation styles harmonized; small-screen overflow fixes. +- **IMPROVED**: **Sidebar UX** — search + collapse toggles, session grouping, source switcher, and typography polish. +- **IMPROVED**: **Knowledge** — parent-child chunk merge carries deep sub-heading context; imageinfo matching hardened; delete failures surfaced after retry exhaustion; KB deletion removes bound data sources. +- **IMPROVED**: **Datasource editors** — lazy-load Feishu wiki resources; reveal pre-existing selections in deferred picker; edit flow clarifies that saving config does not trigger sync. +- **IMPROVED**: **Model management** — deletion blocked when model is referenced by KB or agent; optional embedding-model descriptions in i18n. +- **IMPROVED**: **Tencent VectorDB** — replica count configurable via env; collection compatibility hardened. +- **IMPROVED**: **Performance** — compile-once regexps in SQL validation, LLM-JSON fence parsing, and sandbox command substitution. +- **IMPROVED**: **Frontend build** — streamlined Docker frontend build via `scripts/build_frontend_dist.sh`; embed entry (`embed.html`) separated from main SPA. +- **IMPROVED**: **Auth** — session resource caches cleared on logout to prevent cross-user leakage. + +### Bug Fixes + +- **FIXED**: Viewer role could not chat due to an unused `RunnableByViewer` gate. +- **FIXED**: Agent thinking toggle and RAG-timeline reasoning display wired correctly. +- **FIXED**: Auto-scroll for capped thinking blocks during streaming. +- **FIXED**: Excel parser no longer emits image `DISPIMG` function strings as text. +- **FIXED**: PaddleOCR-VL HTML table normalization (#1725). +- **FIXED**: MHTML image resolution and Markdown structure preservation (#1743). +- **FIXED**: EPUB / MHTML parser registration restored after refactor. +- **FIXED**: Question-chunk ID mapping when copying to vector DB. +- **FIXED**: RSS incremental sync partial failures now reported; Feishu wiki listing timeout via lazy load (#1672). +- **FIXED**: SearXNG test-connection error messages clarified. +- **FIXED**: Organization fetch cache invalidated after org creation. +- **FIXED**: Stale tenant memberships purged on delete; switcher rows filtered. +- **FIXED**: Writable shared KBs listed in manual knowledge editor. +- **FIXED**: Wiki protected-provider images use placeholder `src` to avoid broken initial loads; citation chunks cleared on page deletion; LLM image URL masking prevents UUID corruption. +- **FIXED**: `hybrid-search` accepts POST while keeping GET compatibility (#1727). +- **FIXED**: Integrations redirect tab and lazy-loaded panel loading. +- **FIXED**: Upload confirm dialog z-index below Settings modal. +- **FIXED**: Knowledge timeline parser display. +- **FIXED**: IM stream wait unblocked when QA fails before complete event. + +### Infrastructure & Build + +- **BUILD**: Migrations `000060_embed_channels`, `000061_wiki_page_hierarchy`, `000062_mcp_oauth`, `000063_knowledge_multi_tags`. +- **BUILD**: Go client updated for embed channels, multi-tag knowledge, batch reparse, and wiki folder APIs. +- **BUILD**: Swagger / API docs regenerated; `docs/api/` hand-written pages extended. + +### Documentation + +- **DOC**: `docs/embed-secure-mode.md`, `docs/embed-subdomain.md` added. +- **DOC**: `docs/QA.md` extended for embed channels, multi-tag, batch reparse, MCP OAuth2, and RSS connector. +- **DOC**: Architecture diagram updated for embed widget and input channels; simplified to architecture-level components. + ## [0.6.2] - 2026-06-10 ### New Features diff --git a/README.md b/README.md index 3c707336..d87b410c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -28,7 +28,7 @@ License - Version + Version

@@ -50,13 +50,14 @@ [**WeKnora**](https://weknora.weixin.qq.com) is an open-source, LLM-powered knowledge framework built for enterprise-grade document understanding, semantic retrieval, and autonomous reasoning. -It is organized around three core capabilities: **RAG-based Quick Q&A** for everyday lookups, a **ReAct Agent** that autonomously orchestrates retrieval, MCP tools and web search to handle complex multi-step tasks, and a brand-new **Wiki Mode** in which agents distill raw documents into a self-maintaining, interlinked markdown knowledge base with an interactive knowledge graph. Combined with multi-source ingestion (Feishu / Notion / Yuque, and growing), 20+ LLM provider integrations, full Langfuse observability, **enterprise-ready multi-tenant RBAC** (4-tier role matrix + per-resource ownership + per-tenant audit log), and a fully self-hostable modular architecture, WeKnora turns scattered documents into a queryable, reasoning-capable, continuously evolving knowledge asset. +It is organized around three core capabilities: **RAG-based Quick Q&A** for everyday lookups, a **ReAct Agent** that autonomously orchestrates retrieval, MCP tools and web search to handle complex multi-step tasks, and a brand-new **Wiki Mode** in which agents distill raw documents into a self-maintaining, interlinked markdown knowledge base with an interactive knowledge graph. Combined with multi-source ingestion (Feishu / Notion / Yuque / RSS, and growing), **website embed widgets** for publishing agents to external sites, 20+ LLM provider integrations, full Langfuse observability, **enterprise-ready multi-tenant RBAC** (4-tier role matrix + per-resource ownership + per-tenant audit log), and a fully self-hostable modular architecture, WeKnora turns scattered documents into a queryable, reasoning-capable, continuously evolving knowledge asset. The framework supports auto-syncing knowledge from Feishu, Notion, and Yuque (more data sources coming soon), handles 10+ document formats including PDF, Word, images, and Excel, and can serve Q&A directly through IM channels like WeCom, Feishu, Slack, and Telegram. It is compatible with major LLM providers including OpenAI, DeepSeek, Qwen (Alibaba Cloud), Zhipu, Hunyuan, Gemini, MiniMax, NVIDIA, and Ollama. Its fully modular design allows swapping LLMs, vector databases, and storage backends, with support for local and private cloud deployment ensuring complete data sovereignty. WeKnora also integrates with **Langfuse** for comprehensive observability into agent reasoning, token usage, and pipeline tracing. ## ✨ Latest Updates +- **v0.6.3** — Website embed widget & Integrations Center (secure-mode token exchange + rate limits); chat experience overhaul (citation popovers, RAG pipeline progress, streaming markdown); document multi-tag & batch reparse; Wiki folders & hierarchy navigation; RSS data source; MCP OAuth2; EPUB / MHTML parsing; agent model-readiness checks; model test debugger; session source filter; workspace deletion UI. See [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). - **v0.6.2** — Per-upload process configuration with upload-confirm dialog; document reparse with `process_config`; `weknora` CLI v0.9 (bundled Agent Skills, `session stop`, auth/profile harmonization); KB marquee multi-select; HNSW index for 1024-dim pgvector embeddings; chat resources store refactor; Langfuse-only tracing (Jaeger removed). See [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). - **v0.6.1** — Document parsing trace timeline (Langfuse-style span tree with stage-by-stage progress + stop-parse); OpenSearch vector store driver; declarative built-in models via YAML; system admin & consolidated platform settings + audit log; new-user onboarding guide; settings UI redesign; `weknora` CLI v0.7 / v0.8 (agent-first wire contract, NDJSON, `--dry-run`); OpenDataLoader + PaddleOCR-VL parsers; MCP server multi-transport (stdio / SSE / HTTP); per-model thinking-mode config; Tencent LKEAP rerank + native Gemini embeddings + MiniMax-M3. See [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). - **v0.6.0** — Tenant RBAC (4-tier role matrix `Owner` / `Admin` / `Contributor` / `Viewer` + per-KB ownership + per-tenant audit log), tenant member management & multi-workspace UX, self-service workspaces; `weknora` CLI v0.4 GA with `mcp serve`; KB retrieval fan-out across vector stores; AES-256-GCM credential encryption + docreader gRPC TLS + Token; Zhipu embedder + Huawei OBS; server-side user preferences; Go 1.26.0. See [`docs/RBAC说明.md`](./docs/RBAC说明.md) and [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). @@ -104,21 +105,24 @@ Fully modular pipeline from document parsing, vectorization, and retrieval to LL | Capability | Details | |------------|---------| -| Intelligent Reasoning | ReACT progressive multi-step reasoning, autonomously orchestrating knowledge retrieval, MCP tools, and web search; custom agent support | +| Intelligent Reasoning | ReACT progressive multi-step reasoning, autonomously orchestrating knowledge retrieval, MCP tools, and web search | | Quick Q&A | RAG-based Q&A over knowledge bases for fast and accurate answers | | Wiki Mode | Agent-driven auto-generation of structured, interlinked markdown Wiki pages from raw documents | -| Tool Calling | Built-in tools, MCP tools, web search | +| Tool Calling | Built-in tools, MCP tools (incl. OAuth2 remote services), web search | | Conversation Strategy | Online Prompt editing, retrieval threshold tuning, multi-turn context awareness | | Suggested Questions | Auto-generated question suggestions based on knowledge base content | +| Citations & RAG Progress | Inline citation popovers, shared markdown rendering, and stage-by-stage RAG pipeline progress in chat | +| Session Management | Filter and group sidebar sessions by source (Web / IM / Embed) | **Knowledge Management** | Capability | Details | |------------|---------| -| Knowledge Base Types | FAQ / Document / Wiki with folder import, URL import, tag management, and online entry | +| Knowledge Base Types | FAQ / Document / Wiki with folder import, URL import, multi-tag management, and online entry | | Per-Upload Process Config | Override parser, chunking, multimodal (VLM / ASR), graph extraction, and question generation per upload batch via upload-confirm dialog or `process_config` API; reparse with new settings | -| Data Source Import | Auto-sync from Feishu / Notion / Yuque (more data sources coming soon); incremental and full sync | -| Document Formats | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / Images / CSV / Excel / PPT / JSON | +| Batch Reparse | Re-queue parsing for multiple documents at once with optional per-batch `process_config` | +| Data Source Import | Auto-sync from Feishu / Notion / Yuque / RSS feeds (more data sources coming soon); incremental and full sync | +| Document Formats | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / EPUB / MHTML / Images / CSV / Excel / PPT / JSON | | Retrieval Strategies | BM25 sparse / Dense retrieval / GraphRAG / parent-child chunking / HNSW-accelerated pgvector (1024-dim) / multi-dimensional indexing | | Batch Selection | Marquee drag-select multiple documents in the KB list for batch operations | | E2E Testing | Full-pipeline visualization with recall hit rate, BLEU / ROUGE metric evaluation | @@ -132,6 +136,7 @@ Fully modular pipeline from document parsing, vectorization, and retrieval to LL | Vector DBs | PostgreSQL (pgvector) / Elasticsearch / OpenSearch / Milvus / Weaviate / Qdrant / Apache Doris / Tencent VectorDB | | Object Storage | Local / MinIO / AWS S3 / Volcengine TOS / Alibaba Cloud OSS / Kingsoft Cloud KS3 / Huawei Cloud OBS | | IM Channels | WeCom / Feishu / Slack / Telegram / DingTalk / Mattermost / WeChat | +| Website Embed | Publish agents via embed widget with domain allowlists, rate limits, and secure-mode token exchange | | Web Search | DuckDuckGo / Bing / Google / Tavily / Baidu / Ollama / SearXNG | **Platform** @@ -139,12 +144,12 @@ Fully modular pipeline from document parsing, vectorization, and retrieval to LL | Capability | Details | |------------|---------| | Deployment | Local / Docker / Kubernetes (Helm) with private and offline support | -| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / WeChat Mini Program | +| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / Website Embed Widget / WeChat Mini Program | | Access Control | Tenant RBAC with 4-tier role matrix (Owner / Admin / Contributor / Viewer), per-KB resource ownership, per-tenant audit log, invite-only workspaces, self-service tenant creation, cross-tenant superuser | | Security | AES-256-GCM at-rest encryption for API keys and MCP / data-source credentials with graceful key rotation; gRPC TLS + Token between app and docreader; SSRF-safe HTTP client; sandbox isolation for agent skills | | Observability | Integrated Langfuse (sole tracing backend) for ReAct loops, token tracking, tool calls, and pipeline tracing; built-in Langfuse-style document parsing trace timeline with stage-by-stage progress | | Task Management | MQ async tasks, automatic database migration on version upgrade | -| Model Management | Centralized config, declarative built-in models via YAML, per-knowledge-base model selection, per-model thinking-mode config, multi-tenant built-in model sharing, WeKnora Cloud hosted models and parsing | +| Model Management | Centralized config, declarative built-in models via YAML, per-knowledge-base model selection, per-model thinking-mode and embedding-dimension overrides, interactive model test debugger, multi-tenant built-in model sharing, WeKnora Cloud hosted models and parsing | ## 🧩 Chrome Extension diff --git a/README_CN.md b/README_CN.md index 55194dbb..76c42d3b 100644 --- a/README_CN.md +++ b/README_CN.md @@ -28,7 +28,7 @@ License - 版本 + 版本

@@ -50,12 +50,13 @@ **[WeKnora（维娜拉）](https://weknora.weixin.qq.com)** 是一款开源的、基于大语言模型（LLM）的知识管理框架，专为企业级文档理解、语义检索与智能推理场景打造。 -框架围绕三大核心能力构建：**RAG 快速问答**适合日常知识查询，**ReAct Agent 智能推理**自主编排知识检索、MCP 工具与网络搜索完成复杂多步任务，全新的 **Wiki 模式**则让 Agent 从原始文档中自治生成相互链接的 Markdown 知识库与可视化知识图谱。结合多源数据接入（飞书 / Notion / 语雀，更多持续接入中）、二十余家主流模型厂商集成、Langfuse 全链路可观测性、**企业级多租户 RBAC（四级角色矩阵 + 资源归属 + 租户审计日志）**，以及完全可私有化部署的模块化架构，WeKnora 帮助团队把分散文档沉淀为可查询、可推理、可持续演进的专属知识资产。 +框架围绕三大核心能力构建：**RAG 快速问答**适合日常知识查询，**ReAct Agent 智能推理**自主编排知识检索、MCP 工具与网络搜索完成复杂多步任务，全新的 **Wiki 模式**则让 Agent 从原始文档中自治生成相互链接的 Markdown 知识库与可视化知识图谱。结合多源数据接入（飞书 / Notion / 语雀 / RSS，更多持续接入中）、**网站嵌入 Widget** 将智能体发布到外部站点、二十余家主流模型厂商集成、Langfuse 全链路可观测性、**企业级多租户 RBAC（四级角色矩阵 + 资源归属 + 租户审计日志）**，以及完全可私有化部署的模块化架构，WeKnora 帮助团队把分散文档沉淀为可查询、可推理、可持续演进的专属知识资产。 框架支持从飞书、Notion 及语雀等外部平台自动同步知识（更多数据源持续接入中），覆盖 PDF、Word、图片、Excel 等十余种文档格式，并可通过企业微信、飞书、Slack、Telegram 等 IM 频道直接提供问答服务。模型层面兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen（阿里云）、智谱、混元、Gemini、MiniMax、NVIDIA、Ollama 等主流厂商。全流程模块化设计，大模型、向量数据库、存储等组件均可灵活替换，支持本地与私有云部署，数据完全自主可控。WeKnora 还无缝集成了 **Langfuse**，为 Agent 运行、Token 使用及任务流水线提供了全面的可观测性追踪。 ## ✨ 最新更新 +- **v0.6.3** —— 网站嵌入 Widget 与发布集成中心（安全模式 Token 交换 + 限流）；对话体验全面革新（引用浮层、RAG 流水线进度、流式 Markdown）；文档多标签与批量重新解析；Wiki 文件夹与层级导航；RSS 数据源；MCP OAuth2；EPUB / MHTML 解析；Agent 模型就绪校验；模型调试器；会话来源筛选；工作区删除 UI。详见 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 - **v0.6.2** —— 按批次解析配置（`process_config`）+ 上传确认对话框；文档重新解析（reparse）支持覆盖配置；`weknora` CLI v0.9（内置 Agent Skills、`session stop`、auth/profile 统一）；知识库框选多选；pgvector 1024 维 HNSW 索引；对话资源 Store 重构；仅保留 Langfuse 追踪（移除 Jaeger）。详见 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 - **v0.6.1** —— 文档解析追踪时间线（Langfuse 风格 Span 树，逐阶段进度展示 + 解析中止）；OpenSearch 向量库驱动；YAML 声明式内置模型配置；系统管理员与统一平台设置 + 审计日志；新用户引导；设置页 UI 重构；`weknora` CLI v0.7 / v0.8（Agent 优先线协议、NDJSON、`--dry-run`）；OpenDataLoader 与 PaddleOCR-VL 解析引擎；MCP Server 多传输（stdio / SSE / HTTP）；按模型的思考模式配置；腾讯云 LKEAP 重排 + 原生 Gemini Embedding + MiniMax-M3。详见 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 - **v0.6.0** —— 租户 RBAC（四级角色矩阵 `Owner` / `Admin` / `Contributor` / `Viewer` + 按 KB 归属 + 每租户审计日志）、租户成员管理与多工作区 UX、自助创建工作区；`weknora` CLI v0.4 正式版 + `mcp serve`；KB 检索跨向量库扇出；MCP / 数据源凭据 AES-256-GCM 加密 + docreader gRPC TLS + Token；新增智谱 Embedding 与华为云 OBS；服务端用户偏好；Go 1.26.0。详见 [`docs/RBAC说明.md`](./docs/RBAC说明.md) 与 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 @@ -103,21 +104,24 @@ | 能力 | 详情 | |------|------| -| 智能推理 | ReACT 渐进式多步推理，自主编排知识检索、MCP 工具与网络搜索，支持自定义智能体 | +| 智能推理 | ReACT 渐进式多步推理，自主编排知识检索、MCP 工具与网络搜索 | | 快速问答 | 基于知识库的 RAG 问答，快速准确地回答问题 | | Wiki 模式 | Agent 驱动从原始文档中自动生成并维护结构化、相互链接的 Markdown Wiki 知识页面 | -| 工具调用 | 内置工具、MCP 工具、网络搜索 | +| 工具调用 | 内置工具、MCP 工具（含 OAuth2 远程服务）、网络搜索 | | 对话策略 | 在线 Prompt 编辑、检索阈值调节、多轮上下文感知 | | 推荐问题 | 基于知识库内容自动生成推荐问题 | +| 引用与 RAG 进度 | 对话内引用浮层、统一 Markdown 渲染、RAG 流水线分阶段进度展示 | +| 会话管理 | 侧边栏按来源（Web / IM / 嵌入）筛选与分组会话 | **知识管理** | 能力 | 详情 | |------|------| -| 知识库类型 | FAQ / 文档 / Wiki，支持文件夹导入、URL 导入、标签管理、在线录入 | +| 知识库类型 | FAQ / 文档 / Wiki，支持文件夹导入、URL 导入、多标签管理、在线录入 | | 按批次解析配置 | 上传确认对话框或 `process_config` API 覆盖解析引擎、分块、多模态（VLM / ASR）、图谱抽取与问题生成；支持 reparse 时调整配置 | -| 数据源导入 | 飞书 / Notion / 语雀 知识库自动同步（更多数据源开发中），支持增量与全量同步 | -| 文档格式 | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / 图片 / CSV / Excel / PPT / JSON | +| 批量重新解析 | 一次为多篇文档重新排队解析，可携带批次级 `process_config` | +| 数据源导入 | 飞书 / Notion / 语雀 / RSS 订阅自动同步（更多数据源开发中），支持增量与全量同步 | +| 文档格式 | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / EPUB / MHTML / 图片 / CSV / Excel / PPT / JSON | | 检索策略 | BM25 稀疏召回 / Dense 稠密召回 / GraphRAG 图谱增强 / 父子分块 / pgvector HNSW 加速（1024 维）/ 多维度索引 | | 批量选择 | 知识库文档列表支持框选（marquee）多选，便于批量操作 | | 端到端测试 | 检索+生成全链路可视化，评估召回命中率、BLEU / ROUGE 等指标 | @@ -131,6 +135,7 @@ | Embedding | Ollama / BGE / GTE / 智谱 / OpenAI 兼容接口 | | 对象存储 | 本地 / 腾讯云COS / 火山引擎 TOS / MinIO / AWS S3 / 阿里云 OSS / 金山云 KS3 / 华为云 OBS | | IM 集成 | 企业微信 / 飞书 / Slack / Telegram / 钉钉 / Mattermost / 微信 | +| 网站嵌入 | 通过嵌入 Widget 发布智能体，支持域名白名单、限流与安全模式 Token 交换 | | 网络搜索 | DuckDuckGo / Bing / Google / Tavily / Baidu / Ollama / SearXNG | @@ -139,12 +144,12 @@ | 能力 | 详情 | |------|------| | 部署 | 本地 / Docker / Kubernetes (Helm)，支持私有化离线部署 | -| 界面 | Web UI / RESTful API / 命令行（`weknora`）/ Chrome Extension / 微信小程序 | +| 界面 | Web UI / RESTful API / 命令行（`weknora`）/ Chrome Extension / 网站嵌入 Widget / 微信小程序 | | 权限控制 | 租户 RBAC 四级角色矩阵（Owner / Admin / Contributor / Viewer），按知识库的资源归属，每租户审计日志，invite-only 准入，自助创建工作区，跨租户超级管理员 | | 安全 | API Key 与 MCP / 数据源凭据 AES-256-GCM 静态加密、支持平滑密钥轮换；app ↔ docreader gRPC TLS + Token；防 SSRF HTTP 客户端；Agent 技能沙箱隔离 | | 可观测性 | 集成 Langfuse（唯一追踪后端）以追踪 ReAct 循环、Token 消耗、工具调用和任务流水线；内置 Langfuse 风格的文档解析追踪时间线，逐阶段展示解析进度 | | 任务管理 | MQ 异步任务，版本升级自动数据库迁移 | -| 模型管理 | 集中配置，YAML 声明式内置模型配置，知识库级别模型选择，按模型思考模式配置，多租户共享内置模型，WeKnora Cloud 托管模型与文档解析 | +| 模型管理 | 集中配置，YAML 声明式内置模型配置，知识库级别模型选择，按模型思考模式与 Embedding 维度覆盖，交互式模型调试器，多租户共享内置模型，WeKnora Cloud 托管模型与文档解析 | ## 🧩 Chrome 插件 diff --git a/README_JA.md b/README_JA.md index 6c88d48f..f8ccfcd2 100644 --- a/README_JA.md +++ b/README_JA.md @@ -28,7 +28,7 @@ License - バージョン + バージョン

@@ -50,12 +50,13 @@ [**WeKnora（ウィーノラ）**](https://weknora.weixin.qq.com) は、大規模言語モデル（LLM）をベースとしたオープンソースのナレッジフレームワークで、エンタープライズ級の文書理解、セマンティック検索、自律推論シナリオ向けに設計されています。 -本フレームワークは **3 つのコア能力** を中心に構築されています：日常的な検索に最適な **RAG ベースのクイック Q&A**、ナレッジ検索・MCP ツール・Web 検索を自律的にオーケストレーションし複雑なマルチステップタスクを処理する **ReAct Agent 推論**、そして Agent が生のドキュメントから相互リンクされた Markdown ナレッジベースとインタラクティブなナレッジグラフを自律生成・維持する全く新しい **Wiki モード**。さらに、多様なデータソース連携（Feishu / Notion / Yuque、随時拡充中）、20 以上の LLM プロバイダー統合、Langfuse による全体可観測性、**エンタープライズ向けマルチテナント RBAC（4 階層ロールマトリクス + リソース所有権 + テナント監査ログ）**、完全セルフホスト可能なモジュラーアーキテクチャと組み合わせることで、WeKnora は散在する文書を「検索可能・推論可能・継続的に進化する」専用ナレッジ資産へと昇華させます。 +本フレームワークは **3 つのコア能力** を中心に構築されています：日常的な検索に最適な **RAG ベースのクイック Q&A**、ナレッジ検索・MCP ツール・Web 検索を自律的にオーケストレーションし複雑なマルチステップタスクを処理する **ReAct Agent 推論**、そして Agent が生のドキュメントから相互リンクされた Markdown ナレッジベースとインタラクティブなナレッジグラフを自律生成・維持する全く新しい **Wiki モード**。さらに、多様なデータソース連携（Feishu / Notion / Yuque / RSS、随時拡充中）、**ウェブサイト埋め込み Widget** による外部サイトへのエージェント公開、20 以上の LLM プロバイダー統合、Langfuse による全体可観測性、**エンタープライズ向けマルチテナント RBAC（4 階層ロールマトリクス + リソース所有権 + テナント監査ログ）**、完全セルフホスト可能なモジュラーアーキテクチャと組み合わせることで、WeKnora は散在する文書を「検索可能・推論可能・継続的に進化する」専用ナレッジ資産へと昇華させます。 Feishu、Notion、Yuqueなどの外部プラットフォームからのナレッジ自動同期（他のデータソースも順次対応中）に対応し、PDF、Word、画像、Excelなど10以上の文書フォーマットをサポート。WeChat Work、Feishu、Slack、TelegramなどのIMチャネルから直接Q&Aサービスを提供できます。モデル層ではOpenAI、DeepSeek、Qwen（Alibaba Cloud）、Zhipu、Hunyuan、Gemini、MiniMax、NVIDIA、Ollamaなど主要プロバイダーに対応。全プロセスをモジュラー設計し、大規模モデル、ベクトルデータベース、ストレージなどのコンポーネントを柔軟に差し替え可能。ローカルおよびプライベートクラウドデプロイに対応し、データは完全に自己管理可能です。さらにWeKnoraは **Langfuse** とシームレスに統合され、Agentの推論、トークン消費、パイプラインに対する包括的な可観測性（オブザーバビリティ）を提供します。 ## ✨ 最新アップデート +- **v0.6.3** — ウェブサイト埋め込み Widget と統合センター（セキュアモード Token 交換 + レート制限）；チャット体験の全面刷新（引用ポップオーバー、RAG パイプライン進捗、ストリーミング Markdown）；ドキュメント複数タグと一括 reparse；Wiki フォルダーと階層ナビゲーション；RSS データソース；MCP OAuth2；EPUB / MHTML 解析；Agent モデル準備状態チェック；モデルデバッガー；セッションソースフィルター；ワークスペース削除 UI。詳細は [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 - **v0.6.2** — アップロード単位の解析設定（`process_config`）+ アップロード確認ダイアログ；reparse 時の設定上書き；`weknora` CLI v0.9（同梱 Agent Skills、`session stop`、auth/profile 統合）；KB マーキー複数選択；pgvector 1024 次元 HNSW インデックス；チャットリソース Store 刷新；Langfuse のみのトレーシング（Jaeger 削除）。詳細は [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md)。 - **v0.6.1** — ドキュメント解析トレースタイムライン（Langfuse 風の Span ツリー、ステージごとの進捗表示 + 解析中止）；OpenSearch ベクター DB ドライバー；YAML 宣言型ビルトインモデル設定；システム管理者と統合プラットフォーム設定 + 監査ログ；新規ユーザーオンボーディングガイド；設定 UI 刷新；`weknora` CLI v0.7 / v0.8（Agent ファースト ワイヤープロトコル、NDJSON、`--dry-run`）；OpenDataLoader と PaddleOCR-VL 解析エンジン；MCP サーバーのマルチトランスポート（stdio / SSE / HTTP）；モデル単位の思考モード設定；Tencent LKEAP リランク + ネイティブ Gemini Embedding + MiniMax-M3。詳細は [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) を参照。 - **v0.6.0** — テナント RBAC（4 階層ロールマトリクス `Owner` / `Admin` / `Contributor` / `Viewer` + KB 単位の所有 + テナントごとの監査ログ）、テナントメンバー管理とマルチワークスペース UX、セルフサービスでのワークスペース作成；`weknora` CLI v0.4 GA + `mcp serve`；KB 検索の複数ベクター DB ファンアウト；MCP / データソース資格情報の AES-256-GCM 暗号化 + docreader gRPC TLS + Token；Zhipu Embedder と華為雲 OBS の追加；サーバーサイドユーザー設定；Go 1.26.0。詳細は [`docs/RBAC说明.md`](./docs/RBAC说明.md) と [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) を参照。 @@ -104,21 +105,24 @@ Feishu、Notion、Yuqueなどの外部プラットフォームからのナレッ | 機能 | 詳細 | |------|------| -| インテリジェント推論 | ReACT プログレッシブ・マルチステップ推論、ナレッジ検索・MCP ツール・Web 検索を自律的にオーケストレーション、カスタムエージェント対応 | +| インテリジェント推論 | ReACT プログレッシブ・マルチステップ推論、ナレッジ検索・MCP ツール・Web 検索を自律的にオーケストレーション | | クイック Q&A | ナレッジベースベースの RAG Q&A、迅速かつ正確な回答 | | Wiki モード | Agent主導で生のドキュメントから構造化された相互リンク済みMarkdown Wikiページを自動生成・保守 | -| ツール呼び出し | 組み込みツール、MCP ツール、Web 検索 | +| ツール呼び出し | 組み込みツール、MCP ツール（OAuth2 リモートサービス含む）、Web 検索 | | 対話戦略 | オンライン Prompt 編集、検索閾値チューニング、マルチターン文脈認識 | | 推奨質問 | ナレッジベースの内容に基づく質問の自動生成 | +| 引用と RAG 進捗 | インライン引用ポップオーバー、統一 Markdown レンダリング、RAG パイプラインの段階別進捗表示 | +| セッション管理 | サイドバーでソース別（Web / IM / 埋め込み）にセッションをフィルター・グループ化 | **ナレッジ管理** | 機能 | 詳細 | |------|------| -| ナレッジベースタイプ | FAQ / ドキュメント / Wiki、フォルダーインポート・URL インポート・タグ管理・オンライン入力 | +| ナレッジベースタイプ | FAQ / ドキュメント / Wiki、フォルダーインポート・URL インポート・複数タグ管理・オンライン入力 | | アップロード単位の解析設定 | アップロード確認ダイアログまたは `process_config` API でパーサー・チャンキング・マルチモーダル（VLM / ASR）・グラフ抽出・質問生成をバッチ単位で上書き；reparse 時も設定変更可能 | -| データソースインポート | Feishu / Notion / Yuque ナレッジベースの自動同期（他のデータソースも開発中）、増分・全量同期対応 | -| 文書フォーマット | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / 画像 / CSV / Excel / PPT / JSON | +| 一括 reparse | 複数ドキュメントの解析を一度に再キュー、バッチ単位の `process_config` 対応 | +| データソースインポート | Feishu / Notion / Yuque / RSS フィードの自動同期（他のデータソースも開発中）、増分・全量同期対応 | +| 文書フォーマット | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / EPUB / MHTML / 画像 / CSV / Excel / PPT / JSON | | 検索戦略 | BM25 疎検索 / Dense 密検索 / GraphRAG グラフ強化 / 親子チャンキング / pgvector HNSW 加速（1024 次元）/ 多次元インデックス | | 一括選択 | KB リストでマーキー（ドラッグ）複数選択によるバッチ操作 | | E2E テスト | 検索+生成の全パイプライン可視化、リコール的中率・BLEU / ROUGE 指標評価 | @@ -132,6 +136,7 @@ Feishu、Notion、Yuqueなどの外部プラットフォームからのナレッ | ベクトル DB | PostgreSQL (pgvector) / Elasticsearch / OpenSearch / Milvus / Weaviate / Qdrant / Apache Doris / Tencent VectorDB | | オブジェクトストレージ | ローカル / MinIO / AWS S3 / 火山引擎 TOS / Alibaba Cloud OSS / 金山雲 KS3 | | IM 統合 | WeChat Work / Feishu / Slack / Telegram / DingTalk / Mattermost / WeChat | +| ウェブ埋め込み | 埋め込み Widget でエージェントを公開、ドメイン許可リスト・レート制限・セキュアモード Token 交換 | | Web 検索 | DuckDuckGo / Bing / Google / Tavily / Baidu / Ollama / SearXNG | **プラットフォーム** @@ -139,10 +144,10 @@ Feishu、Notion、Yuqueなどの外部プラットフォームからのナレッ | 機能 | 詳細 | |------|------| | デプロイ | ローカル / Docker / Kubernetes (Helm)、プライベート化・オフラインデプロイ対応 | -| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / WeChat ミニプログラム | +| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / ウェブ埋め込み Widget / WeChat ミニプログラム | | 可観測性 | Langfuse（唯一のトレーシングバックエンド）で ReAct ループ・トークン消費・ツール呼び出し・パイプライン追跡；Langfuse 風のドキュメント解析トレースタイムラインを内蔵し、ステージごとの進捗を表示 | | タスク管理 | MQ 非同期タスク、バージョンアップ時の DB 自動マイグレーション | -| モデル管理 | 集中設定、YAML 宣言型ビルトインモデル設定、ナレッジベース単位のモデル選択、モデル単位の思考モード設定、マルチテナント組み込みモデル共有、WeKnora Cloud ホスティングモデルとドキュメント解析 | +| モデル管理 | 集中設定、YAML 宣言型ビルトインモデル設定、ナレッジベース単位のモデル選択、モデル単位の思考モード・Embedding 次元上書き、インタラクティブモデルデバッガー、マルチテナント組み込みモデル共有、WeKnora Cloud ホスティングモデルとドキュメント解析 | ## 🧩 Chrome 拡張機能 diff --git a/README_KO.md b/README_KO.md index 6247f6b2..d6e6490b 100644 --- a/README_KO.md +++ b/README_KO.md @@ -28,7 +28,7 @@ License - 버전 + 버전

@@ -50,12 +50,13 @@ [**WeKnora**](https://weknora.weixin.qq.com)는 엔터프라이즈급 문서 이해, 시맨틱 검색, 자율 추론 시나리오를 위해 설계된 오픈소스 LLM 기반 지식 프레임워크입니다. -본 프레임워크는 **세 가지 핵심 역량**을 중심으로 구성됩니다. 일상 검색에 최적화된 **RAG 기반 빠른 Q&A**, 지식 검색·MCP 도구·웹 검색을 자율적으로 오케스트레이션하여 복잡한 다단계 작업을 처리하는 **ReAct Agent 추론**, 그리고 Agent가 원본 문서에서 상호 연결된 마크다운 지식베이스와 인터랙티브 지식 그래프를 스스로 생성·유지하는 완전히 새로운 **Wiki 모드**입니다. 다양한 데이터 소스 연동(Feishu / Notion / Yuque, 지속 확장 중), 20개 이상의 LLM 프로바이더 통합, Langfuse 기반 풀스택 관측 가능성, **엔터프라이즈 멀티 테넌트 RBAC(4단계 역할 매트릭스 + 리소스 소유권 + 테넌트 감사 로그)**, 완전 셀프호스팅이 가능한 모듈형 아키텍처를 결합하여, WeKnora는 흩어진 문서를 검색·추론 가능하며 지속적으로 진화하는 전용 지식 자산으로 탈바꿈시킵니다. +본 프레임워크는 **세 가지 핵심 역량**을 중심으로 구성됩니다. 일상 검색에 최적화된 **RAG 기반 빠른 Q&A**, 지식 검색·MCP 도구·웹 검색을 자율적으로 오케스트레이션하여 복잡한 다단계 작업을 처리하는 **ReAct Agent 추론**, 그리고 Agent가 원본 문서에서 상호 연결된 마크다운 지식베이스와 인터랙티브 지식 그래프를 스스로 생성·유지하는 완전히 새로운 **Wiki 모드**입니다. 다양한 데이터 소스 연동(Feishu / Notion / Yuque / RSS, 지속 확장 중), **웹사이트 임베드 Widget**으로 외부 사이트에 에이전트 게시, 20개 이상의 LLM 프로바이더 통합, Langfuse 기반 풀스택 관측 가능성, **엔터프라이즈 멀티 테넌트 RBAC(4단계 역할 매트릭스 + 리소스 소유권 + 테넌트 감사 로그)**, 완전 셀프호스팅이 가능한 모듈형 아키텍처를 결합하여, WeKnora는 흩어진 문서를 검색·추론 가능하며 지속적으로 진화하는 전용 지식 자산으로 탈바꿈시킵니다. Feishu, Notion, Yuque 등 외부 플랫폼에서 지식 자동 동기화를 지원하며(추가 데이터 소스 개발 중), PDF, Word, 이미지, Excel 등 10가지 이상의 문서 포맷을 처리합니다. WeChat Work, Feishu, Slack, Telegram 등의 IM 채널을 통해 Q&A 서비스를 직접 제공할 수 있습니다. 모델 레이어에서 OpenAI, DeepSeek, Qwen(Alibaba Cloud), Zhipu, Hunyuan, Gemini, MiniMax, NVIDIA, Ollama 등 주요 프로바이더를 지원합니다. 전체 프로세스가 모듈화 설계되어 LLM, 벡터 DB, 스토리지 등 구성 요소를 유연하게 교체 가능하며, 로컬 및 프라이빗 클라우드 배포를 지원하여 데이터 완전 자체 관리가 가능합니다. 또한 WeKnora는 **Langfuse**와 원활하게 통합되어 Agent 추론, 토큰 사용량 및 파이프라인에 대한 포괄적인 관측 가능성(Observability)을 제공합니다. ## ✨ 최신 업데이트 +- **v0.6.3** — 웹사이트 임베드 Widget 및 통합 센터(보안 모드 Token 교환 + 속도 제한); 채팅 경험 전면 개편(인용 팝오버, RAG 파이프라인 진행, 스트리밍 Markdown); 문서 다중 태그 및 일괄 reparse; Wiki 폴더 및 계층 탐색; RSS 데이터 소스; MCP OAuth2; EPUB / MHTML 파싱; Agent 모델 준비 상태 검사; 모델 디버거; 세션 소스 필터; 워크스페이스 삭제 UI. 자세한 내용은 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). - **v0.6.2** — 업로드 단위 파싱 설정(`process_config`) + 업로드 확인 대화상자; reparse 시 설정 덮어쓰기; `weknora` CLI v0.9(번들 Agent Skills, `session stop`, auth/profile 통합); KB 마키 선택 다중 선택; pgvector 1024차원 HNSW 인덱스; 채팅 리소스 Store 리팩터; Langfuse 단일 추적(Jaeger 제거). 자세한 내용은 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md). - **v0.6.1** — 문서 파싱 추적 타임라인(Langfuse 스타일 Span 트리, 단계별 진행 표시 + 파싱 중단); OpenSearch 벡터 저장소 드라이버; YAML 선언형 내장 모델 구성; 시스템 관리자와 통합 플랫폼 설정 + 감사 로그; 신규 사용자 온보딩 가이드; 설정 UI 리디자인; `weknora` CLI v0.7 / v0.8(Agent 우선 와이어 프로토콜, NDJSON, `--dry-run`); OpenDataLoader 및 PaddleOCR-VL 파싱 엔진; MCP 서버 멀티 트랜스포트(stdio / SSE / HTTP); 모델별 사고 모드 설정; Tencent LKEAP 리랭크 + 네이티브 Gemini 임베딩 + MiniMax-M3. 자세한 내용은 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) 참고. - **v0.6.0** — 테넌트 RBAC(4단계 역할 매트릭스 `Owner` / `Admin` / `Contributor` / `Viewer` + KB 단위 소유 + 테넌트별 감사 로그), 테넌트 멤버 관리와 멀티 워크스페이스 UX, 셀프 서비스 워크스페이스 생성; `weknora` CLI v0.4 GA + `mcp serve`; 여러 벡터 저장소에 걸친 KB 검색 팬아웃; MCP / 데이터 소스 자격 증명 AES-256-GCM 암호화 + docreader gRPC TLS + Token; Zhipu 임베더와 화웨이 클라우드 OBS 추가; 서버 사이드 사용자 환경설정; Go 1.26.0. 자세한 내용은 [`docs/RBAC说明.md`](./docs/RBAC说明.md)과 [`CHANGELOG.md`](./CHANGELOG.md) 참고. @@ -113,21 +114,24 @@ Feishu, Notion, Yuque 등 외부 플랫폼에서 지식 자동 동기화를 지 | 기능 | 상세 | |------|------| -| 지능형 추론 | ReACT 점진적 멀티스텝 추론, 지식 검색·MCP 도구·웹 검색을 자율 오케스트레이션, 커스텀 에이전트 지원 | +| 지능형 추론 | ReACT 점진적 멀티스텝 추론, 지식 검색·MCP 도구·웹 검색을 자율 오케스트레이션 | | 빠른 Q&A | 지식베이스 기반 RAG Q&A, 빠르고 정확한 답변 | | Wiki 모드 | Agent가 주도하여 원본 문서에서 구조화된 마크다운 Wiki 페이지를 자동 생성 및 유지 관리 | -| 도구 호출 | 내장 도구, MCP 도구, 웹 검색 | +| 도구 호출 | 내장 도구, MCP 도구(OAuth2 원격 서비스 포함), 웹 검색 | | 대화 전략 | 온라인 프롬프트 편집, 검색 임계값 조정, 멀티턴 문맥 인식 | | 추천 질문 | 지식베이스 콘텐츠 기반 질문 자동 생성 | +| 인용 및 RAG 진행 | 인라인 인용 팝오버, 통합 Markdown 렌더링, RAG 파이프라인 단계별 진행 표시 | +| 세션 관리 | 사이드바에서 소스별(Web / IM / 임베드) 세션 필터 및 그룹화 | **지식 관리** | 기능 | 상세 | |------|------| -| 지식베이스 타입 | FAQ / 문서 / Wiki, 폴더 임포트·URL 임포트·태그 관리·온라인 입력 | +| 지식베이스 타입 | FAQ / 문서 / Wiki, 폴더 임포트·URL 임포트·다중 태그 관리·온라인 입력 | | 업로드 단위 파싱 설정 | 업로드 확인 대화상자 또는 `process_config` API로 파서·청킹·멀티모달(VLM / ASR)·그래프 추출·질문 생성을 배치 단위로 덮어쓰기; reparse 시 설정 변경 지원 | -| 데이터 소스 임포트 | Feishu / Notion / Yuque 지식베이스 자동 동기화(추가 데이터 소스 개발 중), 증분·전체 동기화 지원 | -| 문서 포맷 | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / 이미지 / CSV / Excel / PPT / JSON | +| 일괄 reparse | 여러 문서의 파싱을 한 번에 재큐잉, 배치 단위 `process_config` 지원 | +| 데이터 소스 임포트 | Feishu / Notion / Yuque / RSS 피드 자동 동기화(추가 데이터 소스 개발 중), 증분·전체 동기화 지원 | +| 문서 포맷 | PDF / Word / Txt / Markdown / HTML / EPUB / MHTML / 이미지 / CSV / Excel / PPT / JSON | | 검색 전략 | BM25 희소 / Dense 밀집 / GraphRAG 그래프 강화 / 부모-자식 청킹 / pgvector HNSW 가속(1024차원) / 다차원 인덱싱 | | 일괄 선택 | KB 목록에서 마키(드래그) 다중 선택으로 일괄 작업 | | E2E 테스트 | 전체 파이프라인 시각화, 리콜 적중률·BLEU / ROUGE 지표 평가 | @@ -141,6 +145,7 @@ Feishu, Notion, Yuque 등 외부 플랫폼에서 지식 자동 동기화를 지 | 벡터 DB | PostgreSQL (pgvector) / Elasticsearch / OpenSearch / Milvus / Weaviate / Qdrant / Apache Doris / Tencent VectorDB | | 오브젝트 스토리지 | 로컬 / MinIO / AWS S3 / Volcengine TOS / Alibaba Cloud OSS / Kingsoft Cloud KS3 | | IM 통합 | WeChat Work / Feishu / Slack / Telegram / DingTalk / Mattermost / WeChat | +| 웹사이트 임베드 | 임베드 Widget으로 에이전트 게시, 도메인 허용 목록·속도 제한·보안 모드 Token 교환 | | 웹 검색 | DuckDuckGo / Bing / Google / Tavily / Baidu / Ollama / SearXNG | **플랫폼** @@ -148,10 +153,10 @@ Feishu, Notion, Yuque 등 외부 플랫폼에서 지식 자동 동기화를 지 | 기능 | 상세 | |------|------| | 배포 | 로컬 / Docker / Kubernetes (Helm), 프라이빗/오프라인 배포 지원 | -| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / WeChat 미니 프로그램 | +| UI | Web UI / RESTful API / CLI (`weknora`) / Chrome Extension / 웹사이트 임베드 Widget / WeChat 미니 프로그램 | | 관측 가능성 | Langfuse(단일 추적 백엔드)로 ReAct 루프·토큰 소비·도구 호출·파이프라인 추적; Langfuse 스타일의 문서 파싱 추적 타임라인 내장으로 단계별 진행 표시 | | 작업 관리 | MQ 비동기 작업, 버전 업그레이드 시 자동 DB 마이그레이션 | -| 모델 관리 | 중앙 설정, YAML 선언형 내장 모델 구성, 지식베이스별 모델 선택, 모델별 사고 모드 설정, 멀티테넌트 내장 모델 공유, WeKnora Cloud 호스팅 모델 및 문서 파싱 | +| 모델 관리 | 중앙 설정, YAML 선언형 내장 모델 구성, 지식베이스별 모델 선택, 모델별 사고 모드·Embedding 차원 덮어쓰기, 대화형 모델 디버거, 멀티테넌트 내장 모델 공유, WeKnora Cloud 호스팅 모델 및 문서 파싱 | ## 🧩 Chrome 확장 프로그램 diff --git a/docs/QA.md b/docs/QA.md index 16ac9eb2..da9a14a3 100644 --- a/docs/QA.md +++ b/docs/QA.md @@ -284,5 +284,38 @@ Wiki 模式允许 Agent 根据原始文档自动生成并维护一套结构化 0.6.2 新增迁移 `000059_embeddings_hnsw_1024`，为 **1024 维** embedding（如 bge-m3）在 PostgreSQL pgvector 上创建 HNSW 索引。服务启动会自动执行迁移；若你使用其他维度，该索引可能不适用，需按自身 embedding 维度另行调优。升级后首次大批量入库期间索引构建可能占用额外 I/O，属正常现象。 +## 21. 如何在网站嵌入 WeKnora 智能体（Embed Widget）？ + +0.6.3 起支持**嵌入渠道**：在 **集成中心** 或 Agent 编辑器中创建 embed 渠道，绑定自定义 Agent，获取渠道 ID 与发布 Token（`em_…`），将 `weknora-widget.js` 嵌入外部网页即可提供访客问答。 + +- **域名白名单**：必须在渠道配置中填写允许加载 Widget 的 Origin，否则 exchange 会返回 403。 +- **安全模式（推荐）**：生产环境不要把 `em_…` 写在页面 HTML 里；由业务后端提供 `token-endpoint`，用发布 Token 调 `POST /api/v1/embed/:id/exchange` 换取短时令牌 `ems_…`（约 30 分钟有效）。详见 [`docs/embed-secure-mode.md`](./embed-secure-mode.md) 与 [`docs/embed-subdomain.md`](./embed-subdomain.md)。 +- **限流**：渠道可配置每分钟 / 每日请求上限；超限返回 429。 +- **子域部署**：若 embed 页面与 API 不同子域，参考 `docs/embed-subdomain.md` 配置 CORS 与 Nginx。 + +## 22. 文档如何设置多个标签？ + +0.6.3 将文档标签从单选升级为**多标签**（迁移 `000063_knowledge_multi_tags`）。在知识库列表可为文档打多个标签，侧边栏支持按标签筛选；**标签管理**抽屉可批量维护标签。API 上传 / 更新知识时传 `tag_ids` 数组（取代旧的单 `tag_id`）。 + +## 23. 如何批量重新解析文档？ + +在知识库文档列表框选多篇文档后，使用批量操作栏的 **重新解析**；也可调用 `POST /knowledge/batch-reparse`，body 可含 `ids` 与可选 `process_config`。任务异步入队，UI 会在入队后刷新状态。单篇仍可用 `POST /knowledge/:id/reparse`。 + +## 24. RSS 数据源如何配置？ + +0.6.3 新增 **RSS / Atom** 连接器。在知识库 **设置 → 数据源** 中选择 RSS，填写 Feed URL 与同步策略即可全量 / 增量拉取正文入库。若部分条目失败，同步日志会展示 partial failure 详情；编辑数据源保存配置**不会**自动触发同步，需手动点同步。 + +## 25. MCP 远程服务如何配置 OAuth2？ + +0.6.3 支持 MCP 服务的 **OAuth2 授权**（迁移 `000062_mcp_oauth`）。在 **设置 → MCP** 添加 HTTP 类型服务并选择 OAuth2，按向导完成授权回调；另支持自定义 HTTP Header 与 JSON **代码导入**快速粘贴配置。授权 Token 加密存储，过期后需在 UI 重新授权。 + +## 26. Embedding 维度如何覆盖？ + +在 **设置 → 模型** 编辑 Embedding 模型时可填写 **dimensions** 覆盖值（如 1024、1536）。0.6.3 修复了部分提供商请求未携带 `dimensions` 的问题（#1654）。若向量库索引维度与模型不一致，检索可能异常，请保持 KB 绑定向量库与模型维度一致。 + +## 27. Agent 提示「模型未就绪」无法对话？ + +0.6.3 在 Agent 选择器引入**模型就绪校验**：绑定的 LLM / Embedding / Rerank / VLM 缺失或配置无效时会阻断对话并给出修复指引。可在模型卡片打开 **调试抽屉** 先测试连通性；确认 KB 与 Agent 引用的模型均存在且可用。 + ## P.S. 如果以上方式未解决问题，请在issue中描述您的问题，并提供必要的日志信息辅助我们进行问题排查 diff --git a/docs/images/architecture.png b/docs/images/architecture.png index eba16caf..e4d9b801 100644 Binary files a/docs/images/architecture.png and b/docs/images/architecture.png differ diff --git a/frontend/package-lock.json b/frontend/package-lock.json index c07f00f2..d67e237b 100644 --- a/frontend/package-lock.json +++ b/frontend/package-lock.json @@ -1,12 +1,12 @@ { "name": "knowledage-base", - "version": "0.6.2", + "version": "0.6.3", "lockfileVersion": 3, "requires": true, "packages": { "": { "name": "knowledage-base", - "version": "0.6.2", + "version": "0.6.3", "dependencies": { "@microsoft/fetch-event-source": "^2.0.1", "@types/dompurify": "^3.2.0", diff --git a/frontend/package.json b/frontend/package.json index cbeccfa4..43a29313 100644 --- a/frontend/package.json +++ b/frontend/package.json @@ -1,6 +1,6 @@ { "name": "knowledage-base", - "version": "0.6.2", + "version": "0.6.3", "private": true, "type": "module", "scripts": { diff --git a/helm/Chart.yaml b/helm/Chart.yaml index d08ab39c..ed347fd6 100644 --- a/helm/Chart.yaml +++ b/helm/Chart.yaml @@ -5,7 +5,7 @@ description: | with document parsing, vector search, and LLM integration. type: application version: 0.1.0 -appVersion: "v0.6.2" +appVersion: "v0.6.3" kubeVersion: ">=1.25.0-0" home: https://github.com/Tencent/WeKnora icon: https://raw.githubusercontent.com/Tencent/WeKnora/main/docs/images/logo.png