小白也能懂的WeKnora教程：Windows下快速部署知识库问答系统
1. 这个系统到底能帮你解决什么问题？
你有没有过这样的经历：手头有一份几十页的产品说明书，客户突然打电话问“这个设备支持哪些通信协议”，你得翻来翻去查半天；或者刚开完一场两小时的会议，领导马上要你整理出“三个关键行动项”，而你还在回看录音转文字的五千字记录；又或者你在准备法律尽调材料，需要从上百份合同里快速定位“违约责任条款”的具体表述——这些场景，本质上都是同一个问题：信息就在那里，但找起来太费劲。
传统搜索靠关键词匹配，经常漏掉同义表达；通用AI助手又容易“自由发挥”，给出看似合理实则编造的答案。而WeKnora要解决的，正是这个矛盾点：它不追求泛泛而谈的“聪明”，而是专注做一件事——当你给它一段明确的文字，它就只从这段文字里找答案，不多说一句，不编一个字。
这听起来简单，但背后是精心设计的机制：它把你的文本当作唯一权威来源，用专业提示词锁死AI的思考边界，再配合Ollama本地大模型的深度理解能力，实现真正的“零幻觉问答”。不是“可能”在文档里，而是“确定”在文档里；不是“大概意思是”，而是“原文写的是”。
所以，如果你需要的是一个绝对靠谱、随时待命、不用联网、不传数据的文档小助手，WeKnora就是那个“刚刚好”的选择。它不替代你思考，只帮你省下翻找、核对、确认的时间。
2. 部署前你需要准备什么（真的只要三样）
很多技术教程一上来就列一堆环境要求，把人吓退。WeKnora在Windows上的部署，其实只需要三样东西，而且每一样现在都比以前好装得多：
Docker Desktop：这是核心容器运行环境。别被名字吓到，它现在就是一个带图形界面的安装包，官网下载后一路“下一步”就行。安装完成后，右下角任务栏会出现一个小鲸鱼图标，点开能看到“Settings”设置项，确保“Use the WSL 2 based engine”选项是勾选状态（这是Windows下最稳定的方式）。
Git for Windows：用来下载WeKnora的代码。同样，官网下载安装程序，安装时在“Adjusting your PATH environment”这一步，选择“Git from the command line and also from 3rd-party software”，这样后续命令行操作才不会报错。
最新版Ollama：这是关键。旧版本（比如0.7.x）已经不兼容了。请务必去 https://ollama.com/download 下载最新安装包（目前是0.11.10）。安装完打开，你会看到一个简洁的桌面应用界面，而不是过去黑乎乎的命令行窗口。首次启动会自动下载一个基础模型（比如
llama3），等它完成，右下角Ollama图标变成绿色，就说明服务已就绪。
小白提示：这三个工具加起来，安装时间通常不超过15分钟。如果某一步卡住，大概率是网络问题——可以尝试开启手机热点，或者换一个网络环境重试。它们都不是WeKnora专属，装上后你以后部署其他AI项目也会用得上。
3. 四步搞定部署：从下载到打开网页
整个过程就像组装乐高，按顺序拼接即可。我们跳过所有复杂配置，直奔最简路径。
3.1 下载代码并进入项目目录
打开Windows自带的“命令提示符”或“PowerShell”（右键开始菜单就能找到），输入以下命令：
# 创建一个专门放AI项目的文件夹（可选，但推荐） mkdir C:\ai-projects cd C:\ai-projects # 克隆WeKnora代码（这一步会下载所有文件） git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git cd WeKnora注意：不要用中文路径！比如
C:\我的项目\WeKnora这种路径会导致后续Docker构建失败。请严格使用英文和数字，如C:\ai-projects\WeKnora。
3.2 启动Ollama服务（后台静默运行）
WeKnora需要Ollama作为它的“大脑”。我们让它在后台安静工作，不占用当前窗口：
# 在PowerShell中执行（注意：这是Windows命令，不是Linux） Start-Process "ollama" "-s" -WindowStyle Hidden这条命令的意思是：“启动ollama程序，并以‘服务模式’运行，窗口隐藏”。执行后不会有明显反馈，但你可以按Ctrl+Shift+Esc打开任务管理器，在“后台进程”里看到一个叫ollama.exe的进程，这就对了。
3.3 一键启动WeKnora（核心步骤）
回到你刚才的C:\ai-projects\WeKnora目录，执行：
# 启动整个系统（包括前端、后端、数据库） docker compose up -d第一次运行会花几分钟时间，因为Docker需要从网络拉取几个镜像（主要是PostgreSQL数据库和WeKnora后端服务）。你会看到屏幕上滚动着Pulling,Creating,Starting等字样。当最后一行出现Started并且光标回到新行时，就表示启动成功了。
如何确认成功？打开浏览器，直接访问
http://localhost。如果看到一个干净、现代的蓝色系界面，顶部写着“WeKnora”，中间有“背景知识”和“你的问题”两个输入框，那就100%成功了。如果打不开，请先检查Docker Desktop是否正在运行（右下角小鲸鱼图标是绿色的），再检查Ollama是否已启动（右下角Ollama图标是绿色的）。
3.4 端口冲突？三秒解决
极少数情况下，你的电脑80端口可能被IIS、Skype或其他软件占用了，导致http://localhost打不开。别慌，改一个端口只需两步：
- 用记事本打开
C:\ai-projects\WeKnora\docker-compose.yml文件； - 找到这一行：
- "80:80"（大概在第20行左右），把它改成- "8081:80"； - 保存文件，然后在命令行里重新执行
docker compose down再docker compose up -d。
之后访问http://localhost:8081即可。整个过程不到半分钟。
4. 第一次提问：体验“零幻觉”的精准感
部署只是铺路，真正让人眼前一亮的是它的使用体验。我们来做一个最简单的测试。
4.1 粘贴一段“知识”
在WeKnora网页左侧面板的“背景知识”框里，粘贴下面这段文字（这是模拟一份产品简介）：
WeKnora是一款开源的知识库问答系统。它基于Ollama框架运行，核心特点是“严格依据用户提供的文本作答”。系统默认使用Qwen系列大模型进行推理。其Web界面采用Vue3开发，响应迅速，交互流畅。4.2 提出一个具体问题
在右上方的“你的问题”框里，输入：
WeKnora的核心特点是什么？4.3 点击“ 提问”，见证答案生成
点击按钮后，你会看到右下方“AI的回答”区域开始逐字输出。几秒钟后，答案呈现：
WeKnora的核心特点是“严格依据用户提供的文本作答”。
注意，这个答案没有添加任何解释，没有引申，没有补充，它只是把你原文里那句原封不动地提取了出来。这就是“零幻觉”的力量——它不创造，只复述；不猜测，只确认。
再试一个更考验理解力的问题：
它默认使用什么大模型进行推理？答案会是：
系统默认使用Qwen系列大模型进行推理。
你会发现，它甚至能准确识别“Qwen系列”这个专有名词，而不是模糊地说“某个国产模型”。这是因为Ollama本地运行的大模型，对中文语义的理解远超云端API，尤其在处理技术术语时，精准度非常高。
5. 进阶技巧：让问答更高效、更可靠
部署成功只是开始，掌握这几个小技巧，能让WeKnora真正成为你的效率杠杆。
5.1 知识粘贴的黄金长度
WeKnora不是“越大越好”。实测发现，单次粘贴3000字以内的效果最佳。太短（<200字）可能缺乏上下文；太长（>5000字）会让模型注意力分散，反而影响关键信息的定位。如果是一份长文档，建议按逻辑分段：比如“产品参数”、“安装步骤”、“故障排除”各为一段，分别提问。
5.2 提问的“三要三不要”
- 要具体：问“电池容量是多少？” 比 “介绍一下这款手机？” 好十倍；
- 要完整：把问题写成一个自然句子，而不是关键词堆砌；
- 要带上下文线索：比如“在‘安全规范’章节中，提到的最高工作温度是多少？”；
- ❌ 不要问开放性问题（如“你怎么看？”），它没有“看法”；
- ❌ 不要问超出粘贴范围的问题（如“竞品对比呢？”），它只会回答“根据您提供的知识，无法回答此问题”；
- ❌ 不要连续快速点击“提问”，每次提问后等3-5秒，等右下角状态栏显示“Ready”再提下一个。
5.3 模型切换：从Qwen到DeepSeek
WeKnora默认用Qwen，但你完全可以换成其他本地模型。前提是你的Ollama里已经下载了它。比如你想试试DeepSeek：
- 打开Ollama桌面应用；
- 在搜索框输入
deepseek-coder:6.7b，点击下载； - 下载完成后，在WeKnora网页右上角，点击齿轮图标⚙；
- 在弹出的设置面板里，找到“LLM Model”选项，从下拉菜单中选择
deepseek-coder:6.7b； - 点击“Save”，下次提问就会自动切换。
不同模型风格不同：Qwen更稳重，DeepSeek在代码类问题上更犀利，你可以根据当天的任务类型灵活切换。
6. 它适合谁？不适合谁？（坦诚告诉你）
WeKnora不是万能胶，它有自己清晰的适用边界。了解这一点，才能用得更顺心。
6.1 它是为你而生的（典型用户画像）
- 企业内训师：把新员工手册、SOP流程、产品FAQ一次性导入，新人随时提问，你再也不用重复解答“报销流程在哪查”；
- 法务与合规人员：上传合同模板、监管条例、内部政策，快速定位条款，生成风险提示摘要；
- 技术文档工程师：将Markdown格式的API文档喂给它，对外提供即时查询接口，降低客服压力；
- 学生与研究者：把一篇PDF论文的OCR文字版粘贴进去，直接问“作者提出的三个假设是什么？”，省去通读全文的时间。
这些人共同的特点是：手头有结构化/半结构化的文本资产，需要高频、精准、可追溯的答案，且对数据隐私有硬性要求。
6.2 它可能让你失望（理性预期管理）
- 如果你期待它能“联网搜索最新新闻”，它做不到——它只认你给的那几段字；
- 如果你希望它“帮你写一封情书”，它也帮不上——它没有创作欲，只有检索力；
- 如果你手里的资料全是扫描图片（没OCR），它目前还不能自动识别——需要你先用其他工具（比如Adobe Acrobat）把图片转成文字再粘贴。
一句话总结：WeKnora是一个极度专注的“文本事实核查员”，而不是一个“全能AI生活管家”。用对地方，它就是神器；用错地方，它就显得笨拙。
7. 总结：为什么值得你花这30分钟
回顾一下，我们从零开始，只做了四件事：装三个软件、敲四条命令、粘贴一段文字、提了一个问题。整个过程没有修改一行代码，没有配置一个参数，没有接触任何命令行高级技巧。但它带来的价值是实在的：
- 时间上：把过去5分钟的翻找，压缩成5秒钟的提问；
- 质量上：答案100%来自你信任的原文，杜绝了“我以为是这样”的误判；
- 安全上：所有文本、所有问答，全部发生在你自己的电脑里，不上传、不联网、不留痕；
- 成本上：零订阅费、零API调用费、零云服务费，一次部署，永久可用。
技术的价值，不在于它有多炫酷，而在于它能否无声无息地融入你的工作流，把那些“不得不做却又枯燥耗神”的环节，轻轻抹平。WeKnora做的，正是这件事。
现在，你的本地知识库问答系统已经就位。接下来，就看你打算把哪份文档，第一个喂给它了。
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