快速开始

5 分钟上手 OpenViking。

前置要求

在开始使用 OpenViking 之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Python 版本：3.10 或更高版本
• 操作系统：Linux、macOS、Windows
• 网络连接：需要稳定的网络连接（用于下载依赖包和访问模型服务）

安装与启动

OpenViking 支持通过 Python Package 安装作为本地库使用，也支持通过 Docker 快速启动独立服务。

方式一：通过 pip 安装 (作为本地库)

pip install openviking --upgrade --force-reinstall

方式二：通过 Docker 启动 (作为独立服务)

如果你希望将 OpenViking 作为独立的服务运行，推荐使用 Docker。

1. 准备配置目录 在宿主机上创建 OpenViking 目录，并准备好 ov.conf 配置文件（配置项参考下方“配置环境”章节）。所有持久化状态 —— 配置和工作区数据 —— 都放在这一个目录下：

   mkdir -p ~/.openviking
   touch ~/.openviking/ov.conf

2. 使用 Docker Compose 启动 创建 docker-compose.yml 文件：

   services:
     openviking:
       image: ghcr.io/volcengine/openviking:latest
       container_name: openviking
       ports:
         - "1933:1933"
         - "8020:8020"
       volumes:
         - ~/.openviking:/app/.openviking
       restart: unless-stopped

   然后在同目录下执行启动命令：

   docker-compose up -d

   默认情况下，容器会同时启动 OpenViking API 服务（1933）、Console 界面（8020）以及内置的 vikingbot gateway。如果你需要关闭 vikingbot，可以在 Compose 里增加 command: ["--without-bot"]，或者设置 environment: ["OPENVIKING_WITH_BOT=0"]。

   如果运行平台不支持 bind mount，可以通过 OPENVIKING_CONF_CONTENT 环境变量传入完整的配置 JSON，或在容器启动后 docker exec 进去执行 openviking-server init。详见 部署指南。

💡 Mac 本地网络访问提示 (Connection reset 报错)：

默认情况下，OpenViking 为了安全仅监听 127.0.0.1。如果你在 Mac 上使用 Docker，宿主机可能无法直接通过 localhost:1933 访问。

推荐解决方案：使用 socat 端口转发（无需修改配置）： 在你的 docker-compose.yml 中覆盖默认启动命令，利用 socat 在容器内部进行端口转发：

services:
  openviking:
    image: ghcr.io/volcengine/openviking:latest
    ports:
      - "8020:8020"
      - "1933:1934" # 将宿主机 1933 映射到容器 1934
    volumes:
      - ~/.openviking:/app/.openviking
    command: /bin/sh -c "apt-get update && apt-get install -y socat && socat TCP-LISTEN:1934,fork,reuseaddr TCP:127.0.0.1:1933 & openviking-server"

这样即可完美解决 Mac 宿主机的访问问题。

模型准备

OpenViking 需要以下模型能力：

• VLM 模型：用于图像和内容理解
• Embedding 模型：用于向量化和语义检索

OpenViking 支持多种模型服务：

• 火山引擎（豆包模型）：推荐使用，成本低、性能好，新用户有免费额度。如需购买和开通，请参考：火山引擎购买指南
• OpenAI 模型：支持 GPT-4V 等 VLM 模型和 OpenAI Embedding 模型
• OpenAI Codex：支持通过 ChatGPT/Codex OAuth 使用 Codex 作为 VLM
• 其他自定义模型服务：支持兼容 OpenAI API 格式的模型服务

配置环境

配置文件模版

推荐首次配置使用：

openviking-server init
openviking-server doctor

如果你更希望手动创建，再编写 ~/.openviking/ov.conf：

{
  "embedding": {
    "dense": {
      "api_base" : "<api-endpoint>",
      "api_key"  : "<your-api-key>",
      "provider" : "<provider-type>",
      "dimension": 1024,
      "model"    : "<model-name>"
    }
  },
  "vlm": {
    "api_base" : "<api-endpoint>",
    "api_key"  : "<your-api-key>",
    "provider" : "<provider-type>",
    "model"    : "<model-name>"
  }
}

provider、model、api_base 和 api_key 取决于你选择的 VLM 服务；部分 provider 可能会使用本地 OAuth 状态，而不是手动填写 API key。

各模型服务的完整配置示例请参见 配置指南 - 配置示例。

首次配置建议优先使用 openviking-server init，它会帮助你选择 provider，并生成对应场景可直接使用的配置模板。

设置环境变量

配置文件放在默认路径 ~/.openviking/ov.conf 时，无需额外设置，OpenViking 会自动加载。

如果配置文件放在其他位置，需要通过环境变量指定：

export OPENVIKING_CONFIG_FILE=/path/to/your/ov.conf

运行第一个示例

创建 Python 脚本

创建 example.py：

import openviking as ov

# Initialize OpenViking client with data directory
client = ov.OpenViking(path="./data")

try:
    # Initialize the client
    client.initialize()

    # Add resource (supports URL, file, or directory)
    add_result = client.add_resource(
        path="https://raw.githubusercontent.com/volcengine/OpenViking/refs/heads/main/README.md"
    )
    root_uri = add_result['root_uri']

    # Explore the resource tree structure
    ls_result = client.ls(root_uri)
    print(f"Directory structure:\n{ls_result}\n")

    # Use glob to find markdown files
    glob_result = client.glob(pattern="**/*.md", uri=root_uri)
    if glob_result['matches']:
        content = client.read(glob_result['matches'][0])
        print(f"Content preview: {content[:200]}...\n")

    # Wait for semantic processing to complete
    print("Wait for semantic processing...")
    client.wait_processed()

    # Get abstract and overview of the resource
    abstract = client.abstract(root_uri)
    overview = client.overview(root_uri)
    print(f"Abstract:\n{abstract}\n\nOverview:\n{overview}\n")

    # Perform semantic search
    results = client.find("what is openviking", target_uri=root_uri)
    print("Search results:")
    for r in results.resources:
        print(f"  {r.uri} (score: {r.score:.4f})")

    # Close the client
    client.close()

except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

运行脚本

python example.py

预期输出

Directory structure:
...

Content preview: ...

Wait for semantic processing...
Abstract:
...

Overview:
...

Search results:
  viking://resources/... (score: 0.8523)
  ...

恭喜！你已成功运行 OpenViking。

服务端模式

想要将 OpenViking 作为共享服务运行？请参见 快速开始：服务端模式。

下一步

• 配置详解 - 详细配置选项
• API 概览 - API 参考
• 资源管理 - 资源管理 API