Kotaemon嵌入式部署：将RAG功能集成到现有系统的API调用

1. 背景与技术定位

随着检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）在文档问答（DocQA）场景中的广泛应用，越来越多的企业希望将此类能力快速集成至已有业务系统中。然而，构建完整的RAG流水线涉及复杂的模块协作——包括文档解析、向量索引、检索逻辑和大模型推理等环节，对工程团队提出了较高的开发与运维要求。

Kotaemon 是由 Cinnamon 开发的开源项目，旨在为终端用户提供一个开箱即用的 RAG UI 界面，同时支持开发者灵活构建自定义的 RAG pipeline。其核心价值不仅体现在用户友好的交互设计上，更在于它提供了清晰的 API 接口体系，使得该系统可以作为独立服务嵌入到企业内部平台中，实现功能复用与系统解耦。

本文聚焦于如何通过 API 调用方式，将 Kotaemon 的 RAG 功能以嵌入式部署的形式集成进现有系统，适用于需要快速接入文档智能问答能力但又不希望从零造轮子的技术团队。

2. Kotaemon 架构概览与核心组件

2.1 系统架构解析

Kotaemon 采用前后端分离架构，后端基于 Python FastAPI 框架提供 RESTful API，前端使用 React 实现可视化操作界面。整体结构可分为以下四个关键模块：

文档处理引擎：负责上传、解析 PDF、Word、TXT 等常见格式文件，并提取文本内容。
向量化与索引模块：利用嵌入模型（如 BAAI/bge-small-en）将文本切片转化为向量，存储至向量数据库（如 Chroma 或 Weaviate）。
检索服务层：接收查询请求，执行语义检索，返回最相关的上下文片段。
LLM 编排器：调用本地或远程大语言模型（如 Ollama 托管的 Llama3），结合检索结果生成最终回答。

所有这些能力均通过统一的 API 网关暴露，支持外部系统以 HTTP 请求方式进行调用。

2.2 可扩展性设计

Kotaemon 支持多种插件化配置：

支持自定义 embedding 模型和 LLM 提供商
允许配置不同的向量数据库后端
提供 webhook 和回调机制用于事件通知

这种设计使其既能作为独立应用运行，也能作为微服务组件融入更大的 AI 工程体系。

3. 嵌入式部署实践：API 集成全流程

本节将以实际工程视角，详细介绍如何将 Kotaemon 部署为后台服务，并通过 API 实现 RAG 功能调用，完成从文档上传到问答响应的完整链路。

3.1 部署准备：启动 Kotaemon 服务

推荐使用 Docker 方式部署 Kotaemon，确保环境一致性：

docker run -d \ -p 8080:8080 \ -e KOTAEMON_API_KEY=your_secret_key \ --name kotaemon \ cinnamon/kotaemon:latest

启动后访问http://localhost:8080即可进入 Web UI 管理界面。

注意：生产环境中建议配置 HTTPS、身份认证及流量限流策略。

3.2 认证与基础配置

首次登录需使用默认账号密码admin/admin进入系统首页。随后应立即修改密码并获取 API 访问令牌（Token），用于后续接口调用的身份验证。

配置 Ollama 模型

进入「Settings」→「Language Models」页面，添加本地运行的 Ollama 模型地址（通常为http://host.docker.internal:11434或宿主机 IP）。选择目标模型（如llama3、mistral）并测试连接状态。

确认模型可用后，系统即可在其基础上构建问答流程。

3.3 文档上传与知识库创建

通过以下 API 创建一个新的文档集合（Collection）并上传文件：

import requests url = "http://localhost:8080/api/v1/documents/upload" headers = { "Authorization": "Bearer your_jwt_token" } files = {"file": ("sample.pdf", open("sample.pdf", "rb"), "application/pdf")} data = { "collection_name": "company_docs", "chunk_size": 512, "embedding_model": "BAAI/bge-small-en" } response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data) print(response.json())

该请求会触发文档解析、分块和向量化全过程，完成后数据将持久化至向量库中。

3.4 执行检索增强问答（RAG）

一旦知识库建立，即可通过/query接口发起问答请求：

query_url = "http://localhost:8080/api/v1/query" payload = { "question": "公司年假政策是如何规定的？", "collection_name": "company_docs", "llm_name": "llama3", "max_tokens": 512 } response = requests.post(query_url, json=payload, headers=headers) result = response.json() print("Answer:", result["answer"]) print("Sources:", [src["content"] for src in result["sources"]])

返回结果包含生成的答案以及引用的原始文档片段，保障了输出的可解释性和可信度。

3.5 错误处理与重试机制

在实际集成中，需考虑网络异常、模型超时等问题。建议在客户端实现如下策略：

设置合理的超时时间（建议 30s 以上）
对 5xx 错误进行指数退避重试
记录失败请求日志以便排查

示例代码：

from time import sleep import random def call_rag_with_retry(question, max_retries=3): for i in range(max_retries): try: response = requests.post(query_url, json={"question": question}, timeout=35) if response.status_code == 200: return response.json() except (requests.Timeout, requests.ConnectionError): wait = (2 ** i) + random.uniform(0, 1) sleep(wait) raise Exception("Failed to get RAG response after retries")