# LightRAG 服务器和 Web 界面

LightRAG 服务器旨在提供 Web 界面和 API 支持。Web 界面便于文档索引、知识图谱探索和简单的 RAG 查询界面。LightRAG 服务器还提供了与 Ollama 兼容的接口，旨在将 LightRAG 模拟为 Ollama 聊天模型。这使得 AI 聊天机器人（如 Open WebUI）可以轻松访问 LightRAG。

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## 入门指南

### 安装

* 从 PyPI 安装

```bash
pip install "lightrag-hku[api]"
```

* 从源代码安装

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/HKUDS/lightrag.git

# 切换到仓库目录
cd lightrag

# 如有必要，创建 Python 虚拟环境
# 以可编辑模式安装并支持 API
pip install -e ".[api]"
```

### 启动 LightRAG 服务器前的准备

LightRAG 需要同时集成 LLM（大型语言模型）和嵌入模型以有效执行文档索引和查询操作。在首次部署 LightRAG 服务器之前，必须配置 LLM 和嵌入模型的设置。LightRAG 支持绑定到各种 LLM/嵌入后端：

* ollama
* lollms
* openai 或 openai 兼容
* azure_openai

建议使用环境变量来配置 LightRAG 服务器。项目根目录中有一个名为 `env.example` 的示例环境变量文件。请将此文件复制到启动目录并重命名为 `.env`。之后，您可以在 `.env` 文件中修改与 LLM 和嵌入模型相关的参数。需要注意的是，LightRAG 服务器每次启动时都会将 `.env` 中的环境变量加载到系统环境变量中。由于 LightRAG 服务器会优先使用系统环境变量中的设置，如果您在通过命令行启动 LightRAG 服务器后修改了 `.env` 文件，则需要执行 `source .env` 使新设置生效。

以下是 LLM 和嵌入模型的一些常见设置示例：

* OpenAI LLM + Ollama 嵌入

```
LLM_BINDING=openai
LLM_MODEL=gpt-4o
LLM_BINDING_HOST=https://api.openai.com/v1
LLM_BINDING_API_KEY=your_api_key
### 发送给 LLM 的最大 token 数（小于模型上下文大小）
MAX_TOKENS=32768

EMBEDDING_BINDING=ollama
EMBEDDING_BINDING_HOST=http://localhost:11434
EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest
EMBEDDING_DIM=1024
# EMBEDDING_BINDING_API_KEY=your_api_key
```

* Ollama LLM + Ollama 嵌入

```
LLM_BINDING=ollama
LLM_MODEL=mistral-nemo:latest
LLM_BINDING_HOST=http://localhost:11434
# LLM_BINDING_API_KEY=your_api_key
### 发送给 LLM 的最大 token 数（基于您的 Ollama 服务器容量）
MAX_TOKENS=8192

EMBEDDING_BINDING=ollama
EMBEDDING_BINDING_HOST=http://localhost:11434
EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest
EMBEDDING_DIM=1024
# EMBEDDING_BINDING_API_KEY=your_api_key
```

### 启动 LightRAG 服务器

LightRAG 服务器支持两种运行模式：
* 简单高效的 Uvicorn 模式

```
lightrag-server
```
* 多进程 Gunicorn + Uvicorn 模式（生产模式，不支持 Windows 环境）

```
lightrag-gunicorn --workers 4
```
`.env` 文件必须放在启动目录中。启动时，LightRAG 服务器将创建一个文档目录（默认为 `./inputs`）和一个数据目录（默认为 `./rag_storage`）。这允许您从不同目录启动多个 LightRAG 服务器实例，每个实例配置为监听不同的网络端口。

以下是一些常用的启动参数：

- `--host`：服务器监听地址（默认：0.0.0.0）
- `--port`：服务器监听端口（默认：9621）
- `--timeout`：LLM 请求超时时间（默认：150 秒）
- `--log-level`：日志级别（默认：INFO）
- --input-dir：指定要扫描文档的目录（默认：./input）

### 启动时自动扫描

当使用 `--auto-scan-at-startup` 参数启动任何服务器时，系统将自动：

1. 扫描输入目录中的新文件
2. 为尚未在数据库中的新文档建立索引
3. 使所有内容立即可用于 RAG 查询

> `--input-dir` 参数指定要扫描的输入目录。您可以从 webui 触发输入目录扫描。

### Gunicorn + Uvicorn 的多工作进程

LightRAG 服务器可以在 `Gunicorn + Uvicorn` 预加载模式下运行。Gunicorn 的多工作进程（多进程）功能可以防止文档索引任务阻塞 RAG 查询。使用 CPU 密集型文档提取工具（如 docling）在纯 Uvicorn 模式下可能会导致整个系统被阻塞。

虽然 LightRAG 服务器使用一个工作进程来处理文档索引流程，但通过 Uvicorn 的异步任务支持，可以并行处理多个文件。文档索引速度的瓶颈主要在于 LLM。如果您的 LLM 支持高并发，您可以通过增加 LLM 的并发级别来加速文档索引。以下是几个与并发处理相关的环境变量及其默认值：

```
### 工作进程数，数字不大于 (2 x 核心数) + 1
WORKERS=2
### 一批中并行处理的文件数
MAX_PARALLEL_INSERT=2
# LLM 的最大并发请求数
MAX_ASYNC=4
```

### 将 Lightrag 安装为 Linux 服务

从示例文件 `lightrag.sevice.example` 创建您的服务文件 `lightrag.sevice`。修改服务文件中的 WorkingDirectory 和 ExecStart：

```text
Description=LightRAG Ollama Service
WorkingDirectory=<lightrag 安装目录>
ExecStart=<lightrag 安装目录>/lightrag/api/lightrag-api
```

修改您的服务启动脚本：`lightrag-api`。根据需要更改 python 虚拟环境激活命令：

```shell
#!/bin/bash

# 您的 python 虚拟环境激活命令
source /home/netman/lightrag-xyj/venv/bin/activate
# 启动 lightrag api 服务器
lightrag-server
```

安装 LightRAG 服务。如果您的系统是 Ubuntu，以下命令将生效：

```shell
sudo cp lightrag.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start lightrag.service
sudo systemctl status lightrag.service
sudo systemctl enable lightrag.service
```

## Ollama 模拟

我们为 LightRAG 提供了 Ollama 兼容接口，旨在将 LightRAG 模拟为 Ollama 聊天模型。这使得支持 Ollama 的 AI 聊天前端（如 Open WebUI）可以轻松访问 LightRAG。

### 将 Open WebUI 连接到 LightRAG

启动 lightrag-server 后，您可以在 Open WebUI 管理面板中添加 Ollama 类型的连接。然后，一个名为 lightrag:latest 的模型将出现在 Open WebUI 的模型管理界面中。用户随后可以通过聊天界面向 LightRAG 发送查询。对于这种用例，最好将 LightRAG 安装为服务。

Open WebUI 使用 LLM 来执行会话标题和会话关键词生成任务。因此，Ollama 聊天补全 API 会检测并将 OpenWebUI 会话相关请求直接转发给底层 LLM。Open WebUI 的截图：

![image-20250323194750379](./README.assets/image-20250323194750379.png)

### 在聊天中选择查询模式

查询字符串中的查询前缀可以决定使用哪种 LightRAG 查询模式来生成响应。支持的前缀包括：

```
/local
/global
/hybrid
/naive
/mix
/bypass
```

例如，聊天消息 "/mix 唐僧有几个徒弟" 将触发 LightRAG 的混合模式查询。没有查询前缀的聊天消息默认会触发混合模式查询。

"/bypass" 不是 LightRAG 查询模式，它会告诉 API 服务器将查询连同聊天历史直接传递给底层 LLM。因此用户可以使用 LLM 基于聊天历史回答问题。如果您使用 Open WebUI 作为前端，您可以直接切换到普通 LLM 模型，而不是使用 /bypass 前缀。

## API 密钥和认证

默认情况下，LightRAG 服务器可以在没有任何认证的情况下访问。我们可以使用 API 密钥或账户凭证配置服务器以确保其安全。

* API 密钥

```
LIGHTRAG_API_KEY=your-secure-api-key-here
WHITELIST_PATHS=/health,/api/*
```

> 健康检查和 Ollama 模拟端点默认不进行 API 密钥检查。

* 账户凭证（Web 界面需要登录后才能访问）

LightRAG API 服务器使用基于 HS256 算法的 JWT 认证。要启用安全访问控制，需要以下环境变量：

```bash
# JWT 认证
AUTH_ACCOUNTS='admin:admin123,user1:pass456'
TOKEN_SECRET='your-key'
TOKEN_EXPIRE_HOURS=4
```

> 目前仅支持配置一个管理员账户和密码。尚未开发和实现完整的账户系统。

如果未配置账户凭证，Web 界面将以访客身份访问系统。因此，即使仅配置了 API 密钥，所有 API 仍然可以通过访客账户访问，这仍然不安全。因此，要保护 API，需要同时配置这两种认证方法。

## Azure OpenAI 后端配置

可以使用以下 Azure CLI 命令创建 Azure OpenAI API（您需要先从 [https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli](https://docs.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli) 安装 Azure CLI）：

```bash
# 根据需要更改资源组名称、位置和 OpenAI 资源名称
RESOURCE_GROUP_NAME=LightRAG
LOCATION=swedencentral
RESOURCE_NAME=LightRAG-OpenAI

az login
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION
az cognitiveservices account create --name $RESOURCE_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME  --kind OpenAI --sku S0 --location swedencentral
az cognitiveservices account deployment create --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME  --model-format OpenAI --name $RESOURCE_NAME --deployment-name gpt-4o --model-name gpt-4o --model-version "2024-08-06"  --sku-capacity 100 --sku-name "Standard"
az cognitiveservices account deployment create --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME  --model-format OpenAI --name $RESOURCE_NAME --deployment-name text-embedding-3-large --model-name text-embedding-3-large --model-version "1"  --sku-capacity 80 --sku-name "Standard"
az cognitiveservices account show --name $RESOURCE_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --query "properties.endpoint"
az cognitiveservices account keys list --name $RESOURCE_NAME -g $RESOURCE_GROUP_NAME
```

最后一个命令的输出将提供 OpenAI API 的端点和密钥。您可以使用这些值在 `.env` 文件中设置环境变量。

```
# .env 中的 Azure OpenAI 配置
LLM_BINDING=azure_openai
LLM_BINDING_HOST=your-azure-endpoint
LLM_MODEL=your-model-deployment-name
LLM_BINDING_API_KEY=your-azure-api-key
### API Version可选，默认为最新版本
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-08-01-preview

### 如果使用 Azure OpenAI 进行嵌入
EMBEDDING_BINDING=azure_openai
EMBEDDING_MODEL=your-embedding-deployment-name
```

## LightRAG 服务器详细配置

API 服务器可以通过三种方式配置（优先级从高到低）：

* 命令行参数
* 环境变量或 .env 文件
* Config.ini（仅用于存储配置）

大多数配置都有默认设置，详细信息请查看示例文件：`.env.example`。数据存储配置也可以通过 config.ini 设置。为方便起见，提供了示例文件 `config.ini.example`。

### 支持的 LLM 和嵌入后端

LightRAG 支持绑定到各种 LLM/嵌入后端：

* ollama
* lollms
* openai 和 openai 兼容
* azure_openai

使用环境变量 `LLM_BINDING` 或 CLI 参数 `--llm-binding` 选择 LLM 后端类型。使用环境变量 `EMBEDDING_BINDING` 或 CLI 参数 `--embedding-binding` 选择嵌入后端类型。

### 实体提取配置
* ENABLE_LLM_CACHE_FOR_EXTRACT：为实体提取启用 LLM 缓存（默认：true）

在测试环境中将 `ENABLE_LLM_CACHE_FOR_EXTRACT` 设置为 true 以减少 LLM 调用成本是很常见的做法。

### 支持的存储类型

LightRAG 使用 4 种类型的存储用于不同目的：

* KV_STORAGE：llm 响应缓存、文本块、文档信息
* VECTOR_STORAGE：实体向量、关系向量、块向量
* GRAPH_STORAGE：实体关系图
* DOC_STATUS_STORAGE：文档索引状态

每种存储类型都有几种实现：

* KV_STORAGE 支持的实现名称

```
JsonKVStorage    JsonFile(默认)
MongoKVStorage   MogonDB
RedisKVStorage   Redis
TiDBKVStorage    TiDB
PGKVStorage      Postgres
OracleKVStorage  Oracle
```

* GRAPH_STORAGE 支持的实现名称

```
NetworkXStorage      NetworkX(默认)
Neo4JStorage         Neo4J
MongoGraphStorage    MongoDB
TiDBGraphStorage     TiDB
AGEStorage           AGE
GremlinStorage       Gremlin
PGGraphStorage       Postgres
OracleGraphStorage   Postgres
```

* VECTOR_STORAGE 支持的实现名称

```
NanoVectorDBStorage         NanoVector(默认)
MilvusVectorDBStorge        Milvus
ChromaVectorDBStorage       Chroma
TiDBVectorDBStorage         TiDB
PGVectorStorage             Postgres
FaissVectorDBStorage        Faiss
QdrantVectorDBStorage       Qdrant
OracleVectorDBStorage       Oracle
MongoVectorDBStorage        MongoDB
```

* DOC_STATUS_STORAGE 支持的实现名称

```
JsonDocStatusStorage        JsonFile(默认)
PGDocStatusStorage          Postgres
MongoDocStatusStorage       MongoDB
```

### 如何选择存储实现

您可以通过环境变量选择存储实现。在首次启动 API 服务器之前，您可以将以下环境变量设置为特定的存储实现名称：

```
LIGHTRAG_KV_STORAGE=PGKVStorage
LIGHTRAG_VECTOR_STORAGE=PGVectorStorage
LIGHTRAG_GRAPH_STORAGE=PGGraphStorage
LIGHTRAG_DOC_STATUS_STORAGE=PGDocStatusStorage
```

在向 LightRAG 添加文档后，您不能更改存储实现选择。目前尚不支持从一个存储实现迁移到另一个存储实现。更多信息请阅读示例 env 文件或 config.ini 文件。

### LightRag API 服务器命令行选项

| 参数 | 默认值 | 描述 |
|-----------|---------|-------------|
| --host | 0.0.0.0 | 服务器主机 |
| --port | 9621 | 服务器端口 |
| --working-dir | ./rag_storage | RAG 存储的工作目录 |
| --input-dir | ./inputs | 包含输入文档的目录 |
| --max-async | 4 | 最大异步操作数 |
| --max-tokens | 32768 | 最大 token 大小 |
| --timeout | 150 | 超时时间（秒）。None 表示无限超时（不推荐） |
| --log-level | INFO | 日志级别（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL） |
| --verbose | - | 详细调试输出（True、False） |
| --key | None | 用于认证的 API 密钥。保护 lightrag 服务器免受未授权访问 |
| --ssl | False | 启用 HTTPS |
| --ssl-certfile | None | SSL 证书文件路径（如果启用 --ssl 则必需） |
| --ssl-keyfile | None | SSL 私钥文件路径（如果启用 --ssl 则必需） |
| --top-k | 50 | 要检索的 top-k 项目数；在"local"模式下对应实体，在"global"模式下对应关系。 |
| --cosine-threshold | 0.4 | 节点和关系检索的余弦阈值，与 top-k 一起控制节点和关系的检索。 |
| --llm-binding | ollama | LLM 绑定类型（lollms、ollama、openai、openai-ollama、azure_openai） |
| --embedding-binding | ollama | 嵌入绑定类型（lollms、ollama、openai、azure_openai） |
| auto-scan-at-startup | - | 扫描输入目录中的新文件并开始索引 |

### .env 文件示例

```bash
### Server Configuration
# HOST=0.0.0.0
PORT=9621
WORKERS=2

### Settings for document indexing
ENABLE_LLM_CACHE_FOR_EXTRACT=true
SUMMARY_LANGUAGE=Chinese
MAX_PARALLEL_INSERT=2

### LLM Configuration (Use valid host. For local services installed with docker, you can use host.docker.internal)
TIMEOUT=200
TEMPERATURE=0.0
MAX_ASYNC=4
MAX_TOKENS=32768

LLM_BINDING=openai
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_BINDING_HOST=https://api.openai.com/v1
LLM_BINDING_API_KEY=your-api-key

### Embedding Configuration (Use valid host. For local services installed with docker, you can use host.docker.internal)
EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest
EMBEDDING_DIM=1024
EMBEDDING_BINDING=ollama
EMBEDDING_BINDING_HOST=http://localhost:11434

### For JWT Auth
# AUTH_ACCOUNTS='admin:admin123,user1:pass456'
# TOKEN_SECRET=your-key-for-LightRAG-API-Server-xxx
# TOKEN_EXPIRE_HOURS=48

# LIGHTRAG_API_KEY=your-secure-api-key-here-123
# WHITELIST_PATHS=/api/*
# WHITELIST_PATHS=/health,/api/*
```



#### 使用 ollama 默认本地服务器作为 llm 和嵌入后端运行 Lightrag 服务器

Ollama 是 llm 和嵌入的默认后端，因此默认情况下您可以不带参数运行 lightrag-server，将使用默认值。确保已安装 ollama 并且正在运行，且默认模型已安装在 ollama 上。

```bash
# 使用 ollama 运行 lightrag，llm 使用 mistral-nemo:latest，嵌入使用 bge-m3:latest
lightrag-server

# 使用认证密钥
lightrag-server --key my-key
```

#### 使用 lollms 默认本地服务器作为 llm 和嵌入后端运行 Lightrag 服务器

```bash
# 使用 lollms 运行 lightrag，llm 使用 mistral-nemo:latest，嵌入使用 bge-m3:latest
# 在 .env 或 config.ini 中配置 LLM_BINDING=lollms 和 EMBEDDING_BINDING=lollms
lightrag-server

# 使用认证密钥
lightrag-server --key my-key
```

#### 使用 openai 服务器作为 llm 和嵌入后端运行 Lightrag 服务器

```bash
# 使用 openai 运行 lightrag，llm 使用 GPT-4o-mini，嵌入使用 text-embedding-3-small
# 在 .env 或 config.ini 中配置：
# LLM_BINDING=openai
# LLM_MODEL=GPT-4o-mini
# EMBEDDING_BINDING=openai
# EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
lightrag-server

# 使用认证密钥
lightrag-server --key my-key
```

#### 使用 azure openai 服务器作为 llm 和嵌入后端运行 Lightrag 服务器

```bash
# 使用 azure_openai 运行 lightrag
# 在 .env 或 config.ini 中配置：
# LLM_BINDING=azure_openai
# LLM_MODEL=your-model
# EMBEDDING_BINDING=azure_openai
# EMBEDDING_MODEL=your-embedding-model
lightrag-server

# 使用认证密钥
lightrag-server --key my-key
```

**重要说明：**
- 对于 LoLLMs：确保指定的模型已安装在您的 LoLLMs 实例中
- 对于 Ollama：确保指定的模型已安装在您的 Ollama 实例中
- 对于 OpenAI：确保您已设置 OPENAI_API_KEY 环境变量
- 对于 Azure OpenAI：按照先决条件部分所述构建和配置您的服务器

要获取任何服务器的帮助，使用 --help 标志：
```bash
lightrag-server --help
```

注意：如果您不需要 API 功能，可以使用以下命令安装不带 API 支持的基本包：
```bash
pip install lightrag-hku
```

## API 端点

所有服务器（LoLLMs、Ollama、OpenAI 和 Azure OpenAI）都为 RAG 功能提供相同的 REST API 端点。当 API 服务器运行时，访问：

- Swagger UI：http://localhost:9621/docs
- ReDoc：http://localhost:9621/redoc

您可以使用提供的 curl 命令或通过 Swagger UI 界面测试 API 端点。确保：

1. 启动适当的后端服务（LoLLMs、Ollama 或 OpenAI）
2. 启动 RAG 服务器
3. 使用文档管理端点上传一些文档
4. 使用查询端点查询系统
5. 如果在输入目录中放入新文件，触发文档扫描

### 查询端点

#### POST /query
使用不同搜索模式查询 RAG 系统。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/query" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"query": "您的问题", "mode": "hybrid", ""}'
```

#### POST /query/stream
从 RAG 系统流式获取响应。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/query/stream" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"query": "您的问题", "mode": "hybrid"}'
```

### 文档管理端点

#### POST /documents/text
直接将文本插入 RAG 系统。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/documents/text" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"text": "您的文本内容", "description": "可选描述"}'
```

#### POST /documents/file
向 RAG 系统上传单个文件。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/documents/file" \
    -F "file=@/path/to/your/document.txt" \
    -F "description=可选描述"
```

#### POST /documents/batch
一次上传多个文件。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/documents/batch" \
    -F "files=@/path/to/doc1.txt" \
    -F "files=@/path/to/doc2.txt"
```

#### POST /documents/scan

触发输入目录中新文件的文档扫描。

```bash
curl -X POST "http://localhost:9621/documents/scan" --max-time 1800
```

> 根据所有新文件的预计索引时间调整 max-time。

#### DELETE /documents

从 RAG 系统中清除所有文档。

```bash
curl -X DELETE "http://localhost:9621/documents"
```

### Ollama 模拟端点

#### GET /api/version

获取 Ollama 版本信息。

```bash
curl http://localhost:9621/api/version
```

#### GET /api/tags

获取 Ollama 可用模型。

```bash
curl http://localhost:9621/api/tags
```

#### POST /api/chat

处理聊天补全请求。通过根据查询前缀选择查询模式将用户查询路由到 LightRAG。检测并将 OpenWebUI 会话相关请求（用于元数据生成任务）直接转发给底层 LLM。

```shell
curl -N -X POST http://localhost:9621/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d \
  '{"model":"lightrag:latest","messages":[{"role":"user","content":"猪八戒是谁"}],"stream":true}'
```

> 有关 Ollama API 的更多信息，请访问：[Ollama API 文档](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md)

#### POST /api/generate

处理生成补全请求。为了兼容性目的，该请求不由 LightRAG 处理，而是由底层 LLM 模型处理。

### 实用工具端点

#### GET /health
检查服务器健康状况和配置。

```bash
curl "http://localhost:9621/health"

```
