WeChat AIチームは、知識管理フレームワークのWeKnora（Vinerah）を公式にオープンソース化しました。最新バージョンの0.8.0が今すぐ公開されています。その位置づけは一文でまとめられます。「知識ベースが単に「答えを見つけられる」だけでなく、「実行できる」ものになる」ということです。

WeKnoraは、大規模モデルを導入する際の最も実用的な問題を解決することを目指しています。つまり、知識はドキュメントの中にあり、モデルはスラスラと話せますが、それを検証可能な結果にするには、間にある手と足が必要になります。

anydocパーサー + GraphRAG、雑なドキュメントを知識グラフに変換

最初の特徴はanydocパーサーです。PDF、Word、Markdown、ウェブページなどさまざまな形式のファイルを事前変換することなく直接インポートできます。Wikiモードと組み合わせることで、散らかったドキュメントを構造化された知識システムに自動的に整理することができます。

2つ目はGraphRAGです。従来のRAGではベクトル検索により関連する断片を検索してモデルに提示しますが、GraphRAGはさらに一歩進んで、エンティティと関係性を抽出し、グラフを構築します。これにより、物事がどのように関係しているかについての質問に答える際、より信頼性が高くなります。

Skill Sandbox Runtime：知識を安全に「実行」できる

最大の特徴はSkill Sandbox Runtimeです。知識ベースからのコンテンツを「スキル」としてカプセル化し、Docker、E2B、CubeSandboxなどのサンドボックス環境で実行できます。つまり、知識は単に「読まれる」だけでなく、安全に「実行」できるということです。モデルは知識ベースからスキルを呼び出し、サンドボックスで実行して検証可能な結果を返すことができ、それ以上「あなたはこれをすべきです」と言うだけでは終わりません。