WeKnora deployment source with the reviewed wiki identity, summary and recovery fixes
Anydoc / anydoc parser engine (push) Canceled after 0s
App / Format, vet, test, and build (push) Canceled after 0s
CLI / test (macos-latest / go 1.26) (push) Canceled after 0s
CLI / test (ubuntu-latest / go 1.26) (push) Canceled after 0s
CLI / test (windows-latest / go 1.26) (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / build-ui (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / build-docreader (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / build-sandbox (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / build-app (amd64, linux/amd64, ubuntu-latest) (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / build-app (arm64, linux/arm64, ubuntu-24.04-arm) (push) Canceled after 0s
DocReader / Python tests and Go client tests (push) Canceled after 0s
Build & Publish (dsh-weknora) / Typecheck, test, pack (push) Canceled after 0s
Build & Publish (dsh-weknora) / End-to-end inside dsh (pinned) (push) Canceled after 0s
Build & Publish (dsh-weknora) / End-to-end inside dsh (latest, advisory) (push) Canceled after 0s
Frontend / Test, type-check, and build (push) Canceled after 0s
Go Lint Cache / warm lint cache (.) (push) Canceled after 0s
Go Lint Cache / warm lint cache (cli) (push) Canceled after 0s
Go Lint Cache / warm lint cache (client) (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Test (Python 3.10) (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Test (Python 3.11) (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Test (Python 3.12) (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Test (Python 3.13) (push) Canceled after 0s
Build and Push Docker Image / merge (push) Canceled after 0s
Build & Publish (dsh-weknora) / Publish to npm (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Build sdist + wheel (push) Canceled after 0s
Build & Publish (mcp-server) / Publish to PyPI (push) Canceled after 0s

This commit is contained in:
yawan
2026-09-22 16:19:06 +08:00
commit f7fc992f57
3929 changed files with 1006607 additions and 0 deletions
+104
View File
@@ -0,0 +1,104 @@
---
title: Agent技能系统
tags: [核心功能, Agent, Skills, 技能, 沙箱]
aliases: [Agent Skills, 技能系统, agent-skills]
source: agent-skills.md
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# Agent 技能系统
## 概述
Agent Skills 是一种让 Agent 通过阅读"使用说明书"来学习新能力的扩展机制。与传统的硬编码工具不同,Skills 通过注入到 System Prompt 来扩展 Agent 的能力,遵循 **Progressive Disclosure(渐进式披露)** 的设计理念。目前仅支持带**智能推理**能力的智能体使用。
### 核心特性
- **非侵入式扩展**:不影响原有 Agent ReAct 流程
- **按需加载**:三级渐进式加载,优化 Token 使用
- **沙箱执行**:脚本在隔离环境中安全执行
- **灵活配置**:支持多目录、白名单过滤
> Skills 与 [MCP](../核心功能/MCP功能使用说明.md) 是两种不同的 Agent 扩展机制:Skills 通过 Prompt 注入,MCP 通过协议调用外部工具。
## 设计理念
### Progressive Disclosure(渐进式披露)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 1: 元数据 (Metadata) │
│ • 始终加载到 System Prompt • 约 100 tokens/skill │
│ • 包含:技能名称 + 简短描述 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 用户请求匹配时
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 2: 指令 (Instructions) │
│ • 通过 read_skill 工具按需加载 • SKILL.md 的指令内容 │
│ • 包含:详细指令、代码示例、使用方法 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 需要更多信息时
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 3: 附加资源 (Resources) │
│ • 通过 read_skill 工具加载特定文件 │
│ • 通过 execute_skill_script 执行脚本 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
## Skill 目录结构
```
my-skill/
├── SKILL.md # 必需:主文件(含 YAML frontmatter)
├── REFERENCE.md # 可选:补充文档
├── templates/ # 可选:模板文件
└── scripts/ # 可选:可执行脚本
```
## 预加载技能
系统内置了以下 5 个预加载技能:
| 技能 | 用途 |
|------|------|
| citation-generator | 自动生成规范引用格式 |
| data-processor | 数据处理与分析 |
| doc-coauthoring | 引导用户完成结构化文档创作 |
| document-analyzer | 深度分析文档结构和内容 |
| summary-generator | 内容摘要生成 |
预加载技能位于 `skills/preloaded/` 目录下。
## 沙箱安全机制
### 脚本安全校验
执行前进行多层安全校验:危险命令检测、危险模式匹配、网络访问检测、反向 Shell 检测、参数注入检测等。
### Sandbox 配置
空间管理员在「设置 → 沙箱后端」中统一维护 Docker、CubeSandbox 或 E2B 配置。远端模板从目标集群实时获取;缺少 WeKnora 标准模板时由系统自动创建。智能体在编辑页选择一份空间配置,没有选择时不执行技能脚本。Docker、CubeSandbox、E2B 均保留会话级沙箱。
## 配置示例
```json
{
"skills_enabled": true,
"skill_dirs": ["/path/to/project/skills"],
"allowed_skills": ["pdf-processing", "code-review"]
}
```
## 相关主题
- [MCP功能使用说明](MCP功能使用说明.md) — 另一种 Agent 扩展机制
- [IM集成开发](../集成扩展/IM集成开发.md) — Agent 可通过 IM 渠道使用技能
- [开发指南](../开发部署/开发指南.md) — 沙箱镜像的构建
---
## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [MCP功能使用说明](MCP功能使用说明.md) — 与 Skills 并列的 Agent 扩展机制
- [IM集成开发](../集成扩展/IM集成开发.md) — Agent 在 IM 渠道中可使用技能
- [版本路线图](../项目概述/版本路线图.md) — 路线图中的 Skills 社区扩展方向
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title: MCP功能使用说明
tags: [核心功能, MCP, 工具集成]
aliases: [MCP使用, MCP功能]
source: MCP功能使用说明.md
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# MCP 功能使用说明
## 功能概述
- MCP(Model Context Protocol)让 WeKnora 可以安全地连接外部工具或数据源,扩展 Agent 在推理时可调用的能力。
- 在前端 `设置 > MCP 服务`(`frontend/src/views/settings/McpSettings.vue`)中集中管理所有服务,无需手动改配置文件。
- 每个服务都包含名称、传输方式(SSE / HTTP Streamable / Stdio)、连接地址或命令、认证信息以及高级超时与重试策略。
> 关于系统级的内置 MCP 服务管理,参见 [内置MCP服务管理](内置MCP服务管理.md)
## 入口与界面
- 打开控制台左侧菜单 `设置 -> MCP 服务`,即可看到当前空间下的所有 MCP 服务列表。
- 列表中可快速启停服务、查看描述,并通过右侧菜单执行"测试 / 编辑 / 删除"。
- "添加服务"按钮会弹出 `McpServiceDialog`,用于创建或修改服务。
## 常用操作流程
### 1. 新建服务
- 点击"添加服务",填写名称与描述,选择传输方式。
- SSE / HTTP Streamable 需提供可访问的服务 URL;Stdio 需配置 `uvx`/`npx` 命令与参数,可附加环境变量。
- 根据需要填写 API Key、Bearer Token、超时与重试策略,保存后服务会出现在列表中。
### 2. 启停服务
- 在列表开关中切换启用状态,系统会即时调用后端 `updateMCPService`,失败时会自动回滚状态并弹出提示。
### 3. 连接测试
- 通过更多菜单选择"测试",前端会调用 `/api/v1/mcp-services/{id}/test` 并弹出 `McpTestResult`。
- 成功时会展示服务可用的工具清单(含输入 schema)和资源列表;失败时会显示错误信息,方便排查网络或鉴权问题。
### 4. 编辑 / 删除
- "编辑"会带出原有配置,修改后保存即可。
- "删除"需要在弹窗中确认,完成后列表自动刷新。
## 使用建议
- **传输方式选择**:优先使用 SSE 获取流式体验;需要标准 HTTP Streamable 兼容时再切换;本地调试或离线环境适合使用 Stdio 并在同机启动 MCP Server。
- **鉴权管理**:将 API Key / Token 保存在"认证配置"中,生产环境建议单独创建最小权限 Key,并定期轮换。
- **重试策略**:对公网或第三方服务适当提高 `retry_count` 与 `retry_delay`,避免间歇性超时导致 Agent 中断
## 相关主题
- [内置MCP服务管理](../核心功能/内置MCP服务管理.md) — 系统管理员视角的内置 MCP 服务配置
- [Agent技能系统](Agent技能系统.md) — 另一种 Agent 扩展机制
- [IM集成开发](../集成扩展/IM集成开发.md) — IM 渠道中 Agent 使用 MCP 工具
- [添加网络搜索引擎](../集成扩展/添加网络搜索引擎.md) — 扩展搜索能力的另一种方式
---
## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [内置MCP服务管理](内置MCP服务管理.md) — MCP 的系统级管理(管理员视角)
- [Agent技能系统](Agent技能系统.md) — 与 MCP 并列的 Agent 扩展机制
- [IM集成开发](../集成扩展/IM集成开发.md) — Agent 在 IM 渠道中可调用 MCP 工具
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title: 内置MCP服务管理
tags: [核心功能, MCP, 系统管理, 内置服务]
aliases: [内置MCP, BuiltinMCP, BUILTIN_MCP_SERVICES]
source: BUILTIN_MCP_SERVICES.md
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# 内置 MCP 服务管理指南
## 概述
内置 MCP 服务是系统级别的 MCP(Model Context Protocol)服务配置,对所有空间可见,但敏感信息会被隐藏,且不可编辑或删除。内置 MCP 服务通常用于提供系统默认的外部工具和资源接入,确保所有空间都能使用统一的 MCP 服务。
> 用户视角的 MCP 服务操作参见 [MCP功能使用说明](MCP功能使用说明.md)
## 内置 MCP 服务特性
- **所有空间可见**:内置 MCP 服务对所有空间都可见,无需单独配置
- **安全保护**:内置 MCP 服务的敏感信息(URL、认证配置、Headers、环境变量)会被隐藏,无法查看详情
- **只读保护**:内置 MCP 服务不能被编辑或删除,仅支持测试连接
- **统一管理**:由系统管理员统一维护,确保配置一致性和安全性
## 与内置模型的对比
| 特性 | 内置模型 | 内置 MCP 服务 |
|------|---------|--------------|
| 标识字段 | `is_builtin` | `is_builtin` |
| 可见范围 | 所有空间 | 所有空间 |
| 隐藏信息 | API Key、Base URL | URL、认证配置、Headers、环境变量 |
| 编辑保护 | 不可编辑/删除 | 不可编辑/删除 |
| 前端标签 | 显示"内置"标签 | 显示"内置"标签 |
| 启停控制 | — | 禁用开关(始终启用) |
> 内置模型的详细管理参见 [内置模型管理](内置模型管理.md)
## 如何添加内置 MCP 服务
内置 MCP 服务需要通过数据库直接插入。
### 1. 准备服务数据
- 服务名称(name)
- 服务描述(description)
- 传输方式(transport_type):`sse` 或 `http-streamable`
- 服务地址(url)
- 认证配置(auth_config)
- 高级配置(advanced_config)
- 空间ID(tenant_id):建议使用小于 10000 的空间ID
**支持的传输方式**:
- `sse`:Server-Sent Events,推荐用于流式体验
- `http-streamable`:HTTP Streamable,标准 HTTP 兼容
> 注意:出于安全考虑,`stdio` 传输方式在服务端已被禁用。
### 2. 执行 SQL 插入语句
```sql
INSERT INTO mcp_services (
id, tenant_id, name, description, enabled,
transport_type, url, auth_config, advanced_config, is_builtin
) VALUES (
'builtin-mcp-001', 10000, 'Web Search', '内置 Web 搜索 MCP 服务',
true, 'sse', 'https://mcp.example.com/sse',
'{"api_key": "your-api-key"}'::jsonb,
'{"timeout": 30, "retry_count": 3, "retry_delay": 1}'::jsonb,
true
) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
```
### 3. 验证插入结果
```sql
SELECT id, name, transport_type, enabled, is_builtin
FROM mcp_services WHERE is_builtin = true ORDER BY created_at;
```
## 注意事项
1. **ID 命名规范**:建议使用 `builtin-mcp-{序号}` 格式
2. **空间ID**:建议使用第一个空间ID(通常是 10000)
3. **JSON 格式**:`auth_config`、`advanced_config`、`headers` 必须是有效的 JSON
4. **幂等性**:使用 `ON CONFLICT (id) DO NOTHING` 确保重复执行不会报错
5. **安全性**:内置 MCP 服务的 URL、认证信息在前端会被自动隐藏
6. **传输方式限制**:仅支持 `sse` 和 `http-streamable`
## 将现有 MCP 服务设置为内置服务
```sql
UPDATE mcp_services SET is_builtin = true WHERE id = '服务ID' AND name = '服务名称';
```
## 移除内置 MCP 服务
```sql
UPDATE mcp_services SET is_builtin = false WHERE id = '服务ID';
```
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## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [MCP功能使用说明](MCP功能使用说明.md) — 用户视角的 MCP 服务操作
- [内置模型管理](内置模型管理.md) — 同为内置系统配置,模式相似
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title: 内置模型管理
tags: [核心功能, 模型, 系统管理, 内置服务]
aliases: [内置模型, BuiltinModel, BUILTIN_MODELS]
source: BUILTIN_MODELS.md
---
# 内置模型管理指南
## 概述
内置模型是系统级别的模型配置,对所有空间可见,但敏感信息会被隐藏,且不可编辑或删除。内置模型通常用于提供系统默认的模型配置,确保所有空间都能使用统一的模型服务。
> 同为内置系统配置的还有 [内置MCP服务管理](内置MCP服务管理.md)
## 内置模型特性
- **所有空间可见**:无需单独配置
- **安全保护**:API Key、Base URL 被隐藏
- **只读保护**:不能被编辑或删除,只能设置为默认模型
- **统一管理**:由系统管理员统一维护
## 如何添加内置模型
### 1. 准备模型数据
- 模型名称(name)
- 模型类型(type):`KnowledgeQA`、`Embedding`、`Rerank` 或 `VLLM`
- 模型来源(source):`local` 或 `remote`
- 模型参数(parameters):包括 base_url、api_key、provider 等
- 空间ID(tenant_id):建议使用小于10000的空间ID
**支持的服务商(provider)**:`generic`、`openai`、`aliyun`、`zhipu`、`volcengine`、`hunyuan`、`deepseek`、`minimax`、`mimo`、`siliconflow`、`jina`、`openrouter`、`litellm`、`requesty`、`gemini`、`modelscope`、`moonshot`、`qianfan`、`qiniu`、`longcat`、`gpustack`
### 2. 执行 SQL 插入语句
```sql
-- LLM 内置模型
INSERT INTO models (
id, tenant_id, name, type, source, description, parameters,
is_default, status, is_builtin
) VALUES (
'builtin-llm-001', 10000, 'GPT-4', 'KnowledgeQA', 'remote',
'内置 LLM 模型',
'{"base_url": "https://api.openai.com/v1", "api_key": "sk-xxx", "provider": "openai"}'::jsonb,
false, 'active', true
) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
-- Embedding 内置模型
INSERT INTO models (...) VALUES (...) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
-- Rerank 内置模型
INSERT INTO models (...) VALUES (...) ON CONFLICT (id) DO NOTHING;
```
### 3. 验证
```sql
SELECT id, name, type, is_builtin, status
FROM models WHERE is_builtin = true ORDER BY type, created_at;
```
## 注意事项
1. **ID 命名规范**:建议使用 `builtin-{type}-{序号}` 格式
2. **空间ID**:建议使用第一个空间ID(通常是 10000)
3. **参数格式**:`parameters` 字段必须是有效的 JSON 格式
4. **幂等性**:使用 `ON CONFLICT (id) DO NOTHING`
5. **安全性**:API Key 和 Base URL 在前端会被自动隐藏
## 模型配置与常见问题
- 如果 Embedding 模型未正确配置,会导致文档无法上传。排查步骤参见 [常见问题](../运维排障/常见问题.md)
- 模型参数中的 `provider` 决定了 API 调用格式和认证方式
---
## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [内置MCP服务管理](../核心功能/内置MCP服务管理.md) — 同为内置系统配置,模式相似
- [常见问题](../运维排障/常见问题.md) — 模型配置相关的故障排查
- [版本路线图](../项目概述/版本路线图.md) — 路线图中模型训练方向
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---
title: 开启知识图谱功能
tags: [核心功能, 知识图谱, Neo4j, 配置]
aliases: [知识图谱配置, KnowledgeGraphSetup]
source: 开启知识图谱功能.md
---
# 开启知识图谱功能
本文档介绍如何在 WeKnora 中启用并验证知识图谱(Neo4j)功能,帮助你完成从环境准备到前端配置的全流程。
## 前置条件
- 已完成 WeKnora 后端与前端的基础部署
- 具备可用的 Docker/Docker Compose 运行环境
- 本地或远端可访问的 Neo4j 服务(推荐使用项目自带的 Docker Compose)
> 快速入门参见 [知识图谱](知识图谱.md)
## 步骤一:配置环境变量
在项目根目录的 `.env` 文件中新增或修改以下变量:
```
NEO4J_ENABLE=true
NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_strong_password
# 可选:NEO4J_DATABASE=neo4j
```
说明:
- `NEO4J_ENABLE` 设置为 `true` 才会启用知识图谱相关逻辑
- `NEO4J_URI` 中的 `neo4j` 为 docker-compose 服务名,如使用外部实例请替换为实际地址
- 如果生产环境使用密钥管理,请确保密码通过安全方式注入
## 步骤二:启动 Neo4j 服务
项目附带 Neo4j 组件,可直接用以下命令启动:
```bash
docker-compose --profile neo4j up -d
```
常见验证命令:
```bash
docker ps | grep neo4j
```
> 开发环境中 Neo4j 的启动方式参见 [开发指南](../开发部署/开发指南.md)
## 步骤三:重启 WeKnora 服务
为了让新的环境变量生效,重启后端与前端:
```bash
make stop && make start
# 或者
docker compose up -d --build
```
确保后端日志中出现 `neo4j` 初始化成功的提示。
## 步骤四:在前端启用实体/关系抽取
1. 登录 WeKnora 前端管理页面
2. 打开「知识库设置」或创建新的知识库
3. 勾选「启用实体抽取」与「启用关系抽取」开关
4. 根据界面提示补充所需的 LLM、回调或模型参数(若有)
保存后,系统会在文档入库阶段自动触发实体与关系抽取任务。
## 步骤五:验证知识图谱
### 方式一:Neo4j 控制台
1. 访问 `http://localhost:7474`(或对应主机/端口)
2. 使用 `.env` 中的账号密码登录
3. 执行 `MATCH (n) RETURN n LIMIT 50;` 检查是否有新节点/关系
### 方式二:WeKnora 界面
在知识库或对话页面中上传文档后,前端应展示图谱可视化入口;对话时系统会自动根据意图查询图谱并返回补充信息。
## 常见问题排查
- **无法连接 Neo4j**:确认网络可达、`NEO4J_URI` 与用户名密码正确,并检查 Neo4j 容器日志
- **未生成节点**:确认知识库已开启实体/关系抽取,且上传的文档已完成解析;查看后端日志中是否有抽取任务异常
- **查询无结果**:尝试在 Neo4j 控制台执行 `CALL db.schema.visualization;` 查看 schema 是否存在,必要时重新导入文档
> 更多排查建议参见 [常见问题](../运维排障/常见问题.md)
完成以上步骤后,知识图谱功能即成功启用,可结合 RAG 及 Agent 流程提升问答质量。
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## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [知识图谱](知识图谱.md) — 知识图谱快速入门(本页的精简版)
- [开发指南](../开发部署/开发指南.md) — 开发环境中 Neo4j 的启动与配置
- [常见问题](../运维排障/常见问题.md) — 图谱功能相关的故障排查
+50
View File
@@ -0,0 +1,50 @@
---
title: 知识图谱
tags: [核心功能, 知识图谱, Neo4j]
aliases: [KnowledgeGraph, 图谱]
source: KnowledgeGraph.md
---
# 知识图谱
## 快速开始
- .env 配置相关环境变量
- 启用 Neo4j: `NEO4J_ENABLE=true`
- Neo4j URI: `NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687`
- Neo4j 用户名: `NEO4J_USERNAME=neo4j`
- Neo4j 密码: `NEO4J_PASSWORD=password`
- 启动 Neo4j
```bash
docker-compose --profile neo4j up -d
```
- 在知识库设置页面启用实体和关系提取,并根据提示配置相关内容
> 详细的启用步骤参见 [开启知识图谱功能](开启知识图谱功能.md)
## 生成图谱
上传任意文档后,系统会自动提取实体和关系,并生成对应的知识图谱。
![知识图片示例](../../images/graph3.png)
## 查看图谱
登录 `http://localhost:7474`,执行 `match (n) return (n)` 即可查看生成的知识图谱。
在对话时,系统会自动查询知识图谱,并获取相关知识。
## 相关主题
- [开启知识图谱功能](../核心功能/开启知识图谱功能.md) — 知识图谱功能的完整启用指南
- [常见问题](../运维排障/常见问题.md) — 知识图谱相关的故障排查
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## 反向链接
- [Home](../Home.md) — Wiki 首页导航
- [开启知识图谱功能](开启知识图谱功能.md) — 本页的详细版本,包含完整的启用流程
- [开发指南](../开发部署/开发指南.md) — 开发环境中 Neo4j 的配置与启动