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鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/24 10:35:31
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強(qiáng)烈建議首次登錄后立刻修改密碼尤其是在可能暴露在網(wǎng)絡(luò)中的環(huán)境中保留默認(rèn)賬號(hào)等于敞開大門。如果你追求更高的靈活性與可維護(hù)性尤其是用于生產(chǎn)部署那Docker 是最佳選擇。鏡像已經(jīng)發(fā)布在 GitHub Container Registrydocker pull ghcr.io/cinnamon/kotaemon:latest docker run -p 8080:8080 ghcr.io/cinnamon/kotaemon:latest還可以掛載本地目錄以持久化數(shù)據(jù)和模型docker run -p 8080:8080 -v ./data:/app/data -v ./models:/app/models ghcr.io/cinnamon/kotaemon:latest這種部署方式不僅便于版本管理和集群擴(kuò)展還能無縫集成進(jìn) CI/CD 流程真正實(shí)現(xiàn)“一次構(gòu)建到處運(yùn)行”。構(gòu)建你的第一個(gè) RAG 應(yīng)用從零開始實(shí)戰(zhàn)系統(tǒng)跑起來了接下來怎么做讓我們動(dòng)手創(chuàng)建一個(gè)能回答合同條款的知識(shí)助手。第一步讓AI真正屬于你——配置本地模型很多團(tuán)隊(duì)對(duì)RAG望而卻步核心顧慮就是數(shù)據(jù)安全。把客戶合同傳給第三方API顯然不可接受。解決辦法很簡(jiǎn)單用本地模型。kotaemon 支持 OpenAI 兼容接口這意味著你可以輕松接入 Ollama、LocalAI 或其他自建服務(wù)。以 Ollama 為例安裝 Ollama拉取常用模型ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text回到 kotaemon 界面進(jìn)入Resources LLMs添加新模型- Name:Local Llama3- Provider:OpenAI Compatible- Base URL:http://localhost:11434/v1- Model:llama3.1:8b同理在Embedding Models中添加nomic-embed-text作為嵌入模型?,F(xiàn)在整個(gè)推理鏈都在本地完成數(shù)據(jù)不出內(nèi)網(wǎng)合規(guī)性問題迎刃而解。第二步喂給它知識(shí)——文檔索引實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)航到File Index頁(yè)面你可以上傳 PDF、Word、TXT、Markdown 等格式的文件。操作非常直觀- 直接拖拽文件- 或點(diǎn)擊選擇多個(gè)文件批量上傳點(diǎn)擊Upload and Index后后臺(tái)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行四步流程1. 文檔解析提取文本、清理噪聲2. 分塊處理chunking with overlap避免信息斷裂3. 向量化調(diào)用你配置的 embedding 模型4. 存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)默認(rèn) ChromaDB完成后文件狀態(tài)變?yōu)椤癐ndexed”表示已準(zhǔn)備好參與檢索。這里有個(gè)實(shí)用技巧對(duì)于法律文書這類結(jié)構(gòu)復(fù)雜的內(nèi)容可以適當(dāng)減小 chunk size例如 512 tokens并增加 overlap如 128 tokens確保關(guān)鍵條款不會(huì)被截?cái)?。第三步?duì)話交互——不只是問答更是理解切換到Chat標(biāo)簽頁(yè)這才是真正的價(jià)值體現(xiàn)區(qū)。在這里你可以- 選擇使用的 LLM 模型- 設(shè)置檢索策略精確匹配、相關(guān)性優(yōu)先或多路召回- 綁定特定的文件集合- 調(diào)整 top-k、相似度閾值等參數(shù)試著提問“這份合同里關(guān)于違約金是怎么規(guī)定的”AI 不僅會(huì)給出回答還會(huì)在側(cè)邊欄顯示引用來源段落及其相似度分?jǐn)?shù)。這種可追溯、可審計(jì)的設(shè)計(jì)正是企業(yè)級(jí)應(yīng)用區(qū)別于普通聊天機(jī)器人的關(guān)鍵所在。更重要的是kotaemon 支持多輪上下文理解。比如用戶這個(gè)付款周期是多久AI合同約定每季度結(jié)算一次。用戶那首期呢AI首期應(yīng)在簽約后30日內(nèi)支付……系統(tǒng)能準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)“首期”與前文的“付款周期”展現(xiàn)出接近人類的理解能力。超越問答打造真正的智能代理當(dāng)你掌握了基礎(chǔ)功能后可能會(huì)問kotaemon 和其他RAG工具有什么不同答案在于它的定位——它不是一個(gè)靜態(tài)的知識(shí)檢索器而是一個(gè)可編程的智能代理平臺(tái)。多輪對(duì)話管理記住你說過的每一句話傳統(tǒng)問答系統(tǒng)常?!敖⊥泵看翁釂柖枷竦谝淮螌?duì)話。而 kotaemon 內(nèi)置了對(duì)話狀態(tài)跟蹤機(jī)制Dialog State Tracker能夠持續(xù)記憶上下文、識(shí)別意圖漂移并支持會(huì)話持久化。舉個(gè)例子在客戶服務(wù)場(chǎng)景中用戶我想查去年Q3的銷售數(shù)據(jù)AI已找到報(bào)告請(qǐng)問您關(guān)注哪個(gè)區(qū)域用戶華東地區(qū)AI正在提取華東地區(qū)的銷售額……這種連續(xù)性交互能力使得它可以勝任復(fù)雜的任務(wù)型對(duì)話而不是停留在“一問一答”的初級(jí)階段。工具調(diào)用Tool Calling讓AI主動(dòng)做事如果說RAG解決了“知道什么”的問題那么 Tool Calling 則讓AI具備了“能做什么”的能力。想象這樣一個(gè)場(chǎng)景HR員工詢問“員工C10086的年假余額是多少”——這個(gè)問題無法通過文檔檢索直接回答需要查詢HR系統(tǒng)。我們可以通過編寫插件來實(shí)現(xiàn)def get_leave_balance(employee_id: str): 從HR系統(tǒng)獲取年假余額 response requests.get(fhttps://api.hr.example.com/employees/{employee_id}/leave) return response.json()將該函數(shù)注冊(cè)為工具并描述其用途。啟用 Tool Calling 模式后當(dāng)用戶提問時(shí)AI 會(huì)自動(dòng)解析參數(shù)并調(diào)用接口返回結(jié)果。這相當(dāng)于賦予AI一雙“手”讓它不僅能說還能操作外部系統(tǒng)。插件生態(tài)按需擴(kuò)展靈活集成kotaemon 的架構(gòu)高度模塊化支持多種類型的插件擴(kuò)展數(shù)據(jù)源適配器連接 Notion、Confluence、SharePoint 等企業(yè)知識(shí)庫(kù)向量數(shù)據(jù)庫(kù)替換默認(rèn)的 ChromaDB接入 Pinecone、Weaviate 或 Qdrant認(rèn)證中間件集成 OAuth2、LDAP 實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一身份管理日志審計(jì)模塊記錄每一次查詢與響應(yīng)滿足合規(guī)要求開發(fā)者只需繼承基類實(shí)現(xiàn)相應(yīng)方法再通過配置文件啟用即可。整個(gè)過程無需修改核心代碼極大降低了維護(hù)成本。遇到問題怎么辦這里有完整的支持體系即使設(shè)計(jì)得再完善實(shí)際使用中仍可能出現(xiàn)意外情況。幸運(yùn)的是kotaemon 擁有一個(gè)活躍且友好的開源社區(qū)。報(bào)Bug請(qǐng)?zhí)峤桓哔|(zhì)量 Issue如果你遇到了程序崩潰、功能異?;蛐阅芷款i請(qǐng)前往 kotaemon GitHub Issues 提交報(bào)告。但請(qǐng)注意模糊的描述如“跑不起來”、“出錯(cuò)了”幾乎無助于解決問題。為了加快修復(fù)速度請(qǐng)盡量提供以下信息明確標(biāo)題如 “Large PDF (100MB) fails to index due to memory error”操作系統(tǒng)、Python 版本、是否使用 Docker日志片段位于logs/app.log復(fù)現(xiàn)步驟最好附帶測(cè)試文件一份詳盡的 issue 往往能在幾天內(nèi)得到回應(yīng)甚至被納入下一個(gè)熱更新。想交流加入 Discussions 社區(qū)除了技術(shù)故障更多時(shí)候我們面臨的是實(shí)踐層面的問題“如何設(shè)置 chunk size 才能兼顧準(zhǔn)確性和效率”“有沒有人成功接入 Weaviate”“我在公司內(nèi)部部署了法務(wù)知識(shí)庫(kù)分享一下經(jīng)驗(yàn)”這些問題更適合在 GitHub Discussions 中提出。這里是用戶之間互助的最佳場(chǎng)所也能幫助核心團(tuán)隊(duì)了解真實(shí)需求決定后續(xù)開發(fā)優(yōu)先級(jí)。想貢獻(xiàn)歡迎成為共建者kotaemon 是一個(gè)真正的開源項(xiàng)目歡迎任何形式的貢獻(xiàn)修復(fù)文檔錯(cuò)別字添加新的模型適配器優(yōu)化前端交互補(bǔ)充單元測(cè)試貢獻(xiàn)流程遵循標(biāo)準(zhǔn) GitHub PR 模式1. Fork 倉(cāng)庫(kù)2. 創(chuàng)建特性分支如feat-weaviate-support3. 提交更改4. 發(fā)起 Pull Request所有合并的PR都會(huì)記錄在 Release Notes 中。你的名字也可能出現(xiàn)在下一次發(fā)布的致謝名單里。寫在最后為什么你應(yīng)該關(guān)注 kotaemon回過頭看今天我們聊的不僅僅是“怎么安裝一個(gè)軟件”而是探討一種新的可能性讓組織內(nèi)的知識(shí)真正流動(dòng)起來。kotaemon 的價(jià)值不僅在于它集成了最先進(jìn)的RAG技術(shù)更在于它提供了一套完整的工程化解決方案——從部署穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全性到功能可擴(kuò)展性和社區(qū)可持續(xù)性。它不試圖做成“全能AI”而是專注于做好一件事成為一個(gè)可靠、透明、可控的智能代理底座。在這個(gè)基礎(chǔ)上每個(gè)團(tuán)隊(duì)都可以根據(jù)自身需求定制專屬的AI助手。 小貼士定期查看 kotaemon GitHub 更新日志掌握最新特性如果有官方 Discord 或 Slack 群組不妨加入第一時(shí)間獲取動(dòng)態(tài)。未來已來只是分布不均。而 kotaemon 正在努力做的就是把這種能力變得更加普惠。無論你是IT工程師、產(chǎn)品經(jīng)理還是研究者都可以借助它為你的組織構(gòu)建真正的“AI大腦”?!久赓M(fèi)下載鏈接】kotaemon高性能、可復(fù)現(xiàn)的RAG智能體框架項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kot/kotaemon創(chuàng)作聲明:本文部分內(nèi)容由AI輔助生成(AIGC),僅供參考
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