エンタープライズRAG基盤 WeKnora：Go言語で構築する、高速・高信頼なLLM知識検索フレームワークの解剖

Tencent/WeKnora

今回は、中国の巨大テック企業Tencentが公開している、文書理解・検索・質問応答のためのLLM（大規模言語モデル）活用フレームワーク「Tencent/WeKnora」について見ていきましょう。

「え、また新しいLLMフレームワーク？もうお腹いっぱいだよ...」 と思っているあなた！ちょっと待ってください！

このWeKnoraは、ただのLLMラッパーではありません。まるで「知識の海を泳ぐための超高性能潜水艦」 のようなものです。

通常のLLM
「頭の良い新人」ですが、学習していない最新の情報や社内文書については「知らない」と答えることがあります。

WeKnora (RAG搭載)社内文書（設計書、マニュアル、議事録など）の海に潜り込み、ピンポイントの知識を吸い上げて、LLMに渡して答えさせます。これは、あなたの知らないことまで知っている「ベテランの調査員」 のようなもの！

キャッチフレーズ
「LLMの『知らない』を『知ってる』に変える！社内知識のデッドロックを打破する、お値段以上のRAGパワー！」

私たちソフトウェアエンジニアにとって、このフレームワークがどのように「お値段以上」の価値を提供してくれるのか、具体的に見ていきましょう。

WeKnoraはフルフレームワークであるため、実際に動かすには、Go言語環境のセットアップ、設定ファイルの準備、そしてLLMやベクトルデータベースとの連携が必要になります。

ここでは、その処理の流れを掴むための概念的なGo言語のサンプルコードと、必要なステップを解説します。

Go言語のインストール
WeKnoraの実行にはGo言語が必要です。

リポジトリのクローン
git clone https://github.com/Tencent/WeKnora

依存関係の取得
go mod tidy

設定ファイルの準備
LLMエンドポイント（例
OpenAI API、自社LLMなど）や、使用するベクトルデータベース（例
Milvus, ChromaDBなど）への接続情報などを設定ファイル（例
config.yaml）に記述します。

まず、あなたの「お値段以上の知識」となる社内文書をWeKnoraに取り込ませます。文書は小さな塊（チャンク）に分けられ、それぞれがベクトル化（意味を数値に変換）されてデータベースに保存されます。

package main

import (
	"fmt"
	"weknora/document" // WeKnoraのドキュメント処理モジュールを想定
	"weknora/vectorstore" // WeKnoraのベクトルストアモジュールを想定
)

// ダミー構造体と関数（概念的な表現）

// WeKnoraのコア機能を使うService
type IngestService struct {
	docParser document.Parser
	vectorDB  vectorstore.VectorStore
}

func (s *IngestService) IngestDocument(tenantID string, filePath string) error {
	// 1. ドキュメントの読み込みとパース
	doc, err := s.docParser.Parse(filePath)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ドキュメントパースエラー: %w", err)
	}

	// 2. ドキュメントを知識の「塊（チャンク）」に分割
	chunks := document.Chunker.Split(doc)
    // 

	// 3. 各チャンクをベクトル化し、マルチテナントIDを付けてDBに保存
	for _, chunk := range chunks {
		vector, _ := vectorstore.Embedder.Embed(chunk.Content) // 埋め込み（ベクトル化）
		s.vectorDB.Store(tenantID, vector, chunk) // テナントIDと共に保存
	}

	fmt.Printf("[%s] ドキュメント '%s' の取り込みが完了しました。\n", tenantID, filePath)
	return nil
}

func main() {
	// ...初期化処理
	// docService := &IngestService{...}
	
	// 'project-alpha' テナントに設計書を取り込み
	// docService.IngestDocument("project-alpha", "/path/to/alpha_design_spec.pdf")
}

ユーザーからの質問に対して、RAGパイプラインが実行されます。

質問をベクトル化します。

ベクトルデータベースから、質問の意味に最も近い知識のチャンクを検索します（セマンティック検索）。

検索で得られた知識のチャンクと質問を合わせて、LLMに渡します。

LLMは提供された正確な知識に基づいて回答を生成します。

package main

import (
	"fmt"
	"weknora/llm" // WeKnoraのLLM連携モジュールを想定
)

// RAG処理を行うService
type RAGService struct {
	vectorDB  vectorstore.VectorStore
	llmClient llm.Client
}

func (s *RAGService) AnswerQuestion(tenantID string, question string) (string, error) {
	// 1. 質問をベクトル化
	queryVector, _ := vectorstore.Embedder.Embed(question)

	// 2. テナントIDに基づいて、関連性の高い知識を検索（Retrieval）
	// 'topK'件のチャンクを取得
	relatedChunks, err := s.vectorDB.Search(tenantID, queryVector, 5) 
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("知識検索エラー: %w", err)
	}

	// 3. 検索結果（知識）と質問をプロンプトとして結合
	// LLMに渡すコンテキストを構築
	context := buildContext(relatedChunks) 
	
	prompt := fmt.Sprintf("以下の資料を参考に質問に答えてください。\n[資料]: %s\n[質問]: %s", context, question)

	// 4. LLMに生成を依頼 (Generation)
	answer, err := s.llmClient.Generate(prompt)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("LLM回答生成エラー: %w", err)
	}

	return answer, nil
}

func main() {
	// ...初期化処理
	// ragService := &RAGService{...}

	question := "API Gateway のデプロイ時に考慮すべきセキュリティ対策は何ですか？"
	// answer, _ := ragService.AnswerQuestion("project-alpha", question)
	// fmt.Printf("WeKnoraの回答:\n%s\n", answer)
}

Tencent/WeKnoraは、Go言語のパフォーマンスとRAGの信頼性、そしてマルチテナントの拡張性を兼ね備えた、まさに「お値段以上の価値」を提供するエンタープライズ級のLLMフレームワークです。

複雑で膨大な社内知識を、エンジニアリングチーム全体の「共通の賢い脳」に変えるための、強力なツールとなるでしょう！