AntSK

本地离线跑 AI 知识库，数据不出门就能智能问答

AntSK 是一个基于 .NET 9 构建的 AI 知识库与智能体项目，采用 AntBlazor 作为前端框架，并深度集成 Semantic Kernel 与 Kernel Memory 实现知识管理与语义处理。其核心特点是支持本地离线 AI 大模型，无需联网即可在内部环境运行，保障数据安全与隐私。项目提供知识库的创建、导入、检索与问答能力，并可通过智能体编排实现复杂任务自动化。同时，AntSK 支持 Aspire 进行应用监控与诊断，便于开发者调试与运维。它解决了企业在数据敏感或网络受限场景下无法使用云端 AI 服务的问题，提供了一套完整的本地化 AI 知识库解决方案。项目处于成长阶段，社区活跃度尚可。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 1327

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队shuyu-labs

所属国家

官网地址https://antsk.cn

GitHubhttps://github.com/shuyu-labs/AntSK

定价模式free

价格说明开源项目，本地部署，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言CSS

技术栈/模型agnet,ai,dotnet,rag,sk

GitHub 星标★ 1327

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-02-01 00:00:00

最近更新2026-09-20 00:00:00

维护状态活跃

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2

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

.NET 9 SDK（使用网盘打包版或源码运行时必须安装）
Docker 与 docker-compose 环境（使用 docker-compose 部署时）
最低硬件：4核CPU / 8GB内存 / SSD 50GB（开发测试配置）
与 docker-compose.yml 放在同一目录的 appsettings.json 配置文件

安装与启动步骤

1准备运行环境

快速体验只需安装 .NET 9 环境；用 Docker 部署则先装好 Docker 与 docker-compose，二者按需二选一即可。
2获取程序或配置文件

网盘方式下载打包好的 AntSK 程序；Docker 方式从项目根目录下载 docker-compose.yml 与 appsettings.json，并放在同一目录。
3修改 appsettings.json

按需设置数据库类型、连接字符串、向量库类型、本地模型路径和管理员账号密码；数据库账号密码要与 docker-compose.yml 保持一致。
4挂载本地模型目录

在 docker-compose 的 volumes 中把本机模型目录挂进容器，如 D://model:/app/model，并把 appsettings.json 的模型路径写成 /app/model。
5启动 AntSK 容器

进入存放 docker-compose.yml 的目录执行启动命令，容器会在后台运行并监听 5000 端口。
```
docker-compose up -d
```
6源码方式运行

也可克隆源码后还原依赖并进入 src/AntSK 目录启动，首次运行会以 CodeFirst 模式自动创建数据库表结构。
```
dotnet restore
cd src/AntSK
dotnet run
```
7登录验证

浏览器访问 5000 或 5001 端口，用默认账号 admin、密码 admin 登录；网盘版直接启动 AntSK.exe 会自动打开浏览器。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`DBConnection.DbType`	是	数据库类型，支持 Sqlite、MySql、PostgreSQL、SqlServer、Oracle 等	`Sqlite`
`DBConnection.ConnectionStrings`	是	数据库连接字符串，不同数据库类型写法不同	`Data Source=AntSK.db;`
`KernelMemory.VectorDb`	是	向量存储类型，支持 Disk、Postgres、Memory、Qdrant、Redis、AzureAISearch	`Disk`
`KernelMemory.ConnectionString`	否	向量库连接串，Postgres/Redis 等需要填写	`Host=localhost;Port=5432;Database=antsk;Username=admin;Passw`
`FileDir.DirectoryPath`	是	本地模型路径，用于选择 llama 模型与保存下载的模型	`/app/model`
`Login.User`	否	默认管理员账号，Login.Password 同理配置默认密码	`admin`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:5000 或 https://localhost:5001，用 admin / admin 能成功登录进入系统即部署成功。

常见问题

Q：没有 .NET 9 环境可以运行吗？

A：不可以。使用网盘打包好的程序只需安装 .NET 9 环境即可运行，下载后启动 AntSK.exe 会自动打开浏览器。

Q：默认账号密码是什么？

A：默认管理员账号是 admin，密码是 admin，可在 appsettings.json 的 Login 节点中修改。

Q：本地模型怎么挂载进容器？

A：在 docker-compose 的 volumes 中把本机目录挂载到 /app/model，再把 appsettings.json 里的模型地址配置为 /app/model 即可。

Q：导入知识库时内存溢出怎么办？

A：把 BackgroundTaskBroker.ImportKMSTask.WorkerCount 调小，使用本地模型时建议设为 1。

Q：llamafactory 如何使用？

A：需先安装 python 和 pip，在模型添加页选 llamafactory 并点击初始化，启动模型后在请求地址填 http://localhost:8000/ 再保存。

注意事项

精简版 docker-compose.simple.yml 使用 Sqlite+Disk 向量模式，部署配置更简单；完整版使用 pg+aspire，功能更完整。
使用 llamafactory 时需要挂载 D://model:/root/.cache/modelscope/hub/AI-ModelScope，否则环境重启后已下载模型会丢失。
生产环境推荐 16 核 CPU、32GB 内存、SSD 500GB 及 RTX 3080 以上显卡。
本项目遵循 Apache 2.0 附加条款：修改应用名称/logo/版权信息、多租户 10 人以上服务等场景需取得商业授权。

核心亮点

完全离线运行，支持本地大模型，数据隐私安全有保障
基于 .NET 9 和 Semantic Kernel，与微软生态无缝集成
内置 Aspire 监控，方便查看应用性能与日志

不足之处

文档/社区待观察
前端使用 CSS 为主，定制化 UI 可能需要额外工作

适用场景

企业内网知识库问答，避免敏感数据外泄
离线环境下的智能客服或文档检索
基于本地模型的自动化工作流编排

替代项目

Dify、FastGPT、RAGFlow

项目介绍

AntSK 是智能体领域的开源项目，由 shuyu-labs 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,327）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-20。本地部署，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：企业内网知识库问答，避免敏感数据外泄。同类可对比的替代方案包括 Dify、FastGPT、RAGFlow。

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