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kotaemon Docker 部署时 lite 与 full 镜像怎么选？

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用 Docker 部署 kotaemon（RAG 文档问答 Web 应用）时，第一步就要在main-lite与main-full两个镜像 tag 之间做选择。两者的差别不在功能开关，而在内置的文档解析能力——这决定了你的服务能摄取哪些文件类型。本文基于项目 README.md 与 Dockerfile 给出判断依据、部署命令和验证方式。

按要处理的文件类型定镜像

README 对两个版本的说明是一句话概括：full版本额外安装了unstructured包，可支持更多文件类型（.doc、.docx等），代价是镜像体积更大；"For most users, theliteimage should work well in most cases"。

选型的直接依据是 README「System requirements」中的一条约束：需要处理.pdf、.html、.mhtml、.xlsx以外的文件类型时，必须安装 Unstructured。lite 镜像不带它，full 镜像预装了unstructured[all-docs]。由此可以得出判断表：

除非确实有 Office 文档要摄取，否则不必为更大的镜像体积买单，选main-lite。

两个镜像的具体差异来自哪里

Dockerfile 中full阶段直接构建在lite阶段之上（FROM lite AS full），即 full = lite + 下列追加内容：

lite阶段本身包含：python:3.11-slim基础镜像、poppler-utils等 PDF 工具、通过uv sync安装的应用核心依赖、PDF 浏览器所需的 pdfjs 资源，以及graphrag<=0.3.6（仅amd64架构，限制见文末）。

另外注意：所有镜像的入口都是 launch.sh，它会按GRADIO_SERVER_NAME/GRADIO_SERVER_PORT启动 Web 应用；镜像仓库的.env.example会被复制为容器内的.env（见下文验证部分）。

运行 lite 镜像（默认路径）

README 给出的完整命令以full版本为例，lite版本说明为「change image name to」。下面把 lite 命令展开写全，可直接执行：

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

各部分的作用：

• -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0、-e GRADIO_SERVER_PORT=7860：容器内服务监听地址与端口；
• -v ./ktem_app_data:/app/ktem_app_data：把本地./ktem_app_data目录挂载为应用数据目录。README 说明应用数据默认全部存放在该目录，备份或拷贝它即可把安装迁移到新机器；
• -p 7860:7860：端口映射到宿主机；
• -it --rm：前台交互运行，容器停止后容器本身被移除，数据依靠挂载卷保留。

需要 full 镜像时，只替换最后一行的 tag：

ghcr.io/cinnamon/kotaemon:main-full

可选分支：arm64 平台与 Ollama 镜像

arm64：项目目前支持和测试两个平台linux/amd64与linux/arm64（适用于较新的 Mac），通过--platform指定。lite 镜像在 arm64 上的完整命令：

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

内置 Ollama（本地/私有 RAG）：README 建议做 local / private RAG 时改用main-ollama镜像（只改镜像名）。按 Dockerfile，该镜像基于full阶段构建，额外安装了 Ollama，并预拉取了nomic-embed-textembedding 模型。

验证部署结果

容器启动后，打开http://localhost:7860/访问 WebUI——README 以能访问该地址作为「everything is set up correctly」的判断标准。应用默认用户名和密码均为admin（用户指南建议在首次登录后立即修改该凭据）。

首次启动后还有两件事值得确认：

1. 数据已写入挂载的./ktem_app_data目录，后续重启不会丢失配置与索引。
2. .env只在首次运行时用于初始化模型配置（README 说明该文件「will only be used to populate the db once upon the first run」），之后的运行以 UI 中设置的模型为准，不会再读取它。若你希望通过.env预置模型，需要在首次启动前完成配置。

选镜像时的两条限制

• graphrag依赖仅 amd64 安装：Dockerfile 中对graphrag<=0.3.6与future的安装包在if [ "$TARGETARCH" = "amd64" ]条件里。在linux/arm64上使用镜像时，镜像内不包含这两项 pip 依赖。
• PaddleOCR 变体是独立的 GPU 镜像：Dockerfile 的paddle阶段基于full构建并安装paddlepaddle-gpu（CUDA），属于独立 tag，不在 lite/full 的常规选择范围内，需要 GPU 才能使用。

验证通过之后，按 README 的后续步骤在 WebUI 的Resources与LLMs and Embeddings中检查api_key与默认模型是否设置正确，即可开始导入文档并提问。

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