kotaemon

文档拖进来就能聊，界面清爽答得还靠谱

开源的 RAG 文档对话工具，让你直接「和文档聊天」。界面友好、开箱即用，支持本地文档检索问答，也能对接大模型 API 自建私有知识库问答系统，适合个人知识管理和企业文档智能问答场景。

开源 free 对话助手

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GitHub 星标 ★ 25780

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队Cinnamon

所属国家

官网地址https://cinnamon.github.io/kotaemon

GitHubhttps://github.com/Cinnamon/kotaemon

定价模式free

价格说明开源项目，完全免费，可自行部署或使用在线Demo，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型chatbot,llms,open-source,rag

GitHub 星标★ 25780

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-03-25 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 8 步

环境要求

Docker 环境（推荐使用 Docker 方式部署）
支持平台：linux/amd64 或 linux/arm64（较新的 Mac）
非 Docker 本地安装需 Python 3.10、git
非 Docker 安装推荐使用 uv，也可使用 conda
需准备大模型与 Embedding 的 api_key（私有 RAG 可改用 Ollama）

安装与启动步骤

1运行 Docker 镜像

推荐方式。full 版本含 unstructured 额外包，支持 .doc、.docx 等更多文件类型，但镜像体积更大。

docker run -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 -v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data -p 7860:7860 -it --rm ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-full

2按需切换镜像版本

lite 版本体积小、多数场景够用；带 ollama 的镜像内置本地模型，适合本地/私有 RAG。

docker run -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 -v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data -p 7860:7860 -it --rm ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-lite

3指定平台架构

Mac(arm64) 等场景可在 docker run 中加 --platform 参数显式指定平台。

docker run -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 -v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data -p 7860:7860 -it --rm --platform linux/arm64 ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-lite

4克隆代码仓库

不使用 Docker 时的本地安装第一步；项目根目录后续用来创建 .env 文件。
```
git clone https://github.com/Cinnamon/kotaemon
cd kotaemon
```
5创建 Python 环境

推荐用 uv 安装依赖并激活虚拟环境；也可用 conda 方式安装 kotaeom 两个子包。
```
uv sync --python 3.10
source .venv/bin/activate
```
6配置 .env 文件

在项目根目录创建 .env，以 .env.example 为模板，预配置模型 api_key；仅在首次运行时用于填充数据库。
7启动 Web 服务

运行后应用会自动在浏览器中打开；默认用户名和密码均为 admin，可在界面里新增用户。
```
python app.py
```
8检查模型配置

进入 Resources 标签页的 LLMs and Embeddings，确认 api_key 已正确读取，未设置可在此处补填。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`GRADIO_SERVER_NAME`	否	Web 服务监听地址，容器中一般设为 0.0.0.0	`0.0.0.0`
`GRADIO_SERVER_PORT`	否	Web 服务端口，需与 -p 映射端口一致	`7860`
`GRAPHRAG_API_KEY`	否	使用 GraphRAG 检索功能时必须设置的 API KEY	`sk-xxxxxxxx`
`KH_DOCSTORE`	否	文档存储后端，提供全文检索能力	`LanceDB`
`KH_VECTORSTORE`	否	向量存储后端，用于向量检索	`ChromaDB`
`USE_NANO_GRAPHRAG`	否	设为 true 时启用 NanoGraphRAG 实现	`true`

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost:7860/，出现 kotaemon WebUI 即成功；默认用户名和密码均为 admin。

常见问题

Q：lite 和 full 镜像怎么选？

A：full 镜像额外安装 unstructured 包，支持 .doc、.docx 等更多文件类型但体积更大；大多数用户使用 lite 镜像即可。

Q：容器里的数据会丢失吗？

A：启动命令用 -v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data 把应用数据挂载到宿主机，删除容器后数据仍在本地目录中。

Q：如何做本地/私有 RAG？

A：使用内置 Ollama 的镜像 ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-ollama，并参考 docs/local_model.md 完成本地模型配置。

Q：安装 nano-graphrag 或 LightRAG 报版本冲突怎么办？

A：按 README 提示执行 pip uninstall hnswlib chroma-hnswlib && pip install chroma-hnswlib 快速修复，再启动 Kotaemon。

Q：默认登录账号是什么？

A：用户名和密码均为 admin，登录后可直接通过界面创建其他用户。

注意事项

README 明确推荐普通用户从最新 release 下载 .zip 直接使用，或参考官方 User Guide。
Docker 镜像存放在 GHCR，全部镜像可在项目的 Packages 页面查看。
.env 文件只在首次运行时填充数据库，之后再次启动不会再使用该文件。
官方 MS GraphRAG 索引仅支持 OpenAI 或 Ollama API，建议多数用户改用 NanoGraphRAG。

核心亮点

基于RAG架构，支持与多种文档格式（如PDF、DOCX等）进行自然语言对话，检索准确率高
提供简洁直观的Web界面，用户可快速上传文档并获取带引用的回答，降低使用门槛
支持本地部署和自定义LLM接入，兼顾数据隐私与灵活性，适合企业或隐私敏感场景

不足之处

文档/社区待观察

适用场景

企业内部知识库问答，员工快速检索合同、手册等文档
学术研究场景，辅助阅读论文并提取关键信息
个人文档管理，用于整理笔记或书籍并交互式查询

替代项目

LangChain、Haystack、txtai

项目介绍

kotaemon 是搜索知识领域的开源项目，由 Cinnamon 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（25,780）位列前 2%，在搜索知识分类的 581 个项目里位列前 4%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 25,692 增加到 25,780，净增 88。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费，可自行部署或使用在线Demo，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业内部知识库问答，员工快速检索合同、手册等文档。同类可对比的替代方案包括 LangChain、Haystack、txtai。

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