记忆服务部署(单机)
快速部署
- 获取部署脚本。
curl -fsSL https://gitee.com/kunpeng_compute/KunpengRAG/raw/master/OpenViking_OpenGauss/install.sh | bash cd openviking-deploy
install.sh会自动下载deploy.sh、deploy.env、build.sh到“openviking-deploy/”目录。
- 编辑deploy.env,填写必填项。
- OPENVIKING_ROOT_API_KEY:OpenViking管理密钥。
- OPENVIKING_VLM_API_KEY:VLM大模型API Key(记忆提取、自动摘要依赖此模型)。
- OPENVIKING_VLM_PROVIDER/OPENVIKING_VLM_API_BASE/OPENVIKING_VLM_MODEL:VLM服务配置。
VLM模型是记忆提取功能的核心依赖。如果不配置VLM,OpenViking的记忆提取、自动摘要等功能将无法使用。
- 执行部署。
bash deploy.sh -password '<openGauss密码>'
OPENGAUSS密码要求:
- 密码长度必须至少为8个字符。
- 必须同时包含大写字母、小写字母、数字、以及特殊字符(#?!@&)。
- (可选)查看部署状态。
bash deploy.sh --status
手动部署(可选)
记忆服务相关进程(openGauss、OpenViking)整体CPU资源建议限定为16个vCPU,可按需进行绑核约束。
- 下载openGauss数据库的Docker镜像。
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/opengauss-distributed:0422
- 启动单机openGauss容器。
docker run --name opengauss --privileged=true -d \ --net=host \ -e GS_USERNAME={OG_USER} \ -e GS_PASSWORD={OG_PASSWORD} \ -e GS_NODENAME={OG_NODE_NAME } \ -e GS_PORT={OG_PORT} \ swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/opengauss-distributed:0422
GS_PASSWORD需包含大写字母、小写字母、数字及特殊符号中的四种,特殊符号仅支持“#?!@&”,需要用转义符""进行转义。
推荐使用以下简易启动命令,默认{OG_USER}为omm、{OG_NODE_NAME}为omm、{OG_PORT}为5432。
docker run --name opengauss --privileged=true -d \ --cpuset-cpus="32-39" \ --net=host \ -e GS_PASSWORD={OG_PASSWORD} \ swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/opengauss-distributed:0422
按照默认配置部署成功后,下列openGauss容器应处于正常运行状态。

- 配置openGauss。
- 进入容器。
docker exec -it opengauss bash
- 切换到管理用户。
su omm
- 进入SQL命令行。
gsql -r
- 创建新用户test,并赋予权限。user_password包含大写字母、小写字母、数字及特殊符号中这四种。
create user test with password '<user_password>'; grant all privileges to test;
- 退出数据库和容器。
\q exit
- 进入容器。
- 下载并启动支持openGauss数据库的OpenViking镜像。
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/openviking-opengaussbackend:0422
启动OpenViking容器。docker run -d --name OpenViking \ -p 1933:1933 \ -e OPENVIKING_VLM_PROVIDER=openai \ -e OPENVIKING_VLM_API_BASE=<your_vlm_api_base> \ -e OPENVIKING_VLM_API_KEY="<your_api_key>" \ -e OPENVIKING_VLM_MODEL=<your_vlm_model> \ -e OPENVIKING_TARGET_URI=viking://user/memories \ -e OPENVIKING_ROOT_API_KEY=<your_root_key> \ -v /your_path/openclaw-data:/root/.openclaw \ -v /your_path/openviking-data:/root/.openviking \ swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/kunpeng-ai/openviking-opengaussbackend:0422
- /your_path/openclaw-data:挂载宿主机目录,用于持久化OpenClaw的配置和数据。
- /your_path/openviking-data:挂载宿主机目录,用于持久化OpenViking的配置和数据。
- your_root_key:设置用于控制OpenViking多租户模式下用户的访问。
- -e OPENVIKING_EMBEDDING_API_KEY:(可选)Embedding模型的访问令牌(API key)。
- -e OPENVIKING_EMBEDDING_PROVIDER:(可选)OPENVIKING_EMBEDDING_API_KEY配置下有效,Embedding服务提供商名称。
- -e OPENVIKING_EMBEDDING_API_BASE:(可选)OPENVIKING_EMBEDDING_API_KEY配置下有效,Embedding API的Base URL。
- -e OPENVIKING_EMBEDDING_MODEL:(可选)OPENVIKING_EMBEDDING_API_KEY配置下有效,Embedding模型名称。
- 修改ov.conf文件。
- 进入容器。
docker exec -it OpenViking bash
- 修改ov.conf配置文件。
vi /root/.openviking/ov.conf
- 按“i”进入编辑模式,配置OpenViking的向量数据库后端引擎为openGauss,按需修改Embedding模型,没有设置embedding将使用内置的bge-small-zh-v1.5-f16模型。
{ "server": { "host": "0.0.0.0", "port": 1933, "root_api_key": null, "cors_origins": ["*"] }, "storage": { "workspace": "/home/your_user/openviking_workspace", "vectordb": { "backend": "opengauss", # 使用openGauss "dimension": 512, # 需根据模型而定,建议小于等于1536 "opengauss": { "host": "{HOST_IP}", # 对应配置 "port": "{OG_PORT}", # 对应配置 "user": "{OG_USER}", # 对应创建的用户 "password": "{OG_PASSWORD}", # 对应配置 "db_name": "{OG_NODE_NAME}", # 对应配置 "mode": "standalone" # 单机 } }, "agfs": { "port": 1833, "log_level": "warn", "backend": "local" } }, "vlm": { "provider": "openai", "api_key": "your_api_key", "model": "your_model", "api_base": "your_model_api_base", "temperature": 0.1, "max_retries": 3 }, "log": { "level": "INFO", "output": "stdout" } } - 按“Esc”键退出编辑模式,输入:wq!,按“Enter”键保存并退出文件。
- 重启OpenViking容器使配置生效。
docker restart OpenViking
- 进入openGauss数据库查看。
docker exec -it opengauss bash su omm gsql -r \d
应看到OpenViking初始化的三张表。

- 进入容器。
- 验证OpenViking服务。
curl http://<your_server_ip>:1933/health
预期返回:{"status":"ok"},示例如下。

- 如需实现多Agent共享记忆,需启用OpenViking的多租户模式,并让多个Agent共用一个工作区下的User Key。
- 创建新工作区及其首个管理员用户。
curl -X POST http://localhost:1933/api/v1/admin/accounts\ -H "Content-Type: application/json"\ -H "X-API-Key: <root_key>"\ -d '{ "account_id": "<your_account_id>", "admin_user_id": "<your_user_id>" }'响应示例如下:
{"status":"ok","result":{"account_id":"your_account_id","admin_user_id":"your_user_id","user_key":"c11e7372fe26ed05541ad7f..."},"error":null,"telemetry":null}
- 在工作区中注册新用户,产生的user_key就是填到openclaw.json中OpenViking配置中的apikey。
curl -X POST http://localhost:1933/api/v1/admin/accounts/<your_account_id>/users\ -H "Content-Type: application/json"\ -H "X-API-Key: <root_key>"\ -d '{ "user_id": "<your_user_id>", "role": "user" }'响应示例如下:
{"status":"ok","result":{"account_id":"your_account_id","user_id":"your_user_id","user_key":"590765af3963be..."},"error":null,"time":0.0,"usage":null}
- 生成的user_key值可以作为参数值传递到启动openclaw镜像的OPENVIKING_API_KEY环境变量中。
- account_id值可以作为参数值传递到启动openclaw镜像的OPENVIKING_ACCOUNT_ID环境变量中。
- user_id值可以作为参数值传递到启动openclaw镜像的OPENVIKING_USER_ID环境变量中。
- openclaw.json记忆插件参考配置:
"entries": { "openviking": { "config": { "mode": "remote", "baseUrl": "http://127.0.0.1:1933", "agentId": "main", "targetUri": "viking://user/memories", "autoRecall": true, "apiKey": "590765af3963bea034b3c573e88c4d615527b83e607ebdff8b7adabe4af5ca85", "autoCapture": true, "recallMaxContentChars": 10000, "recallTokenBudget": 8000, "accountId": "admin", "userId": "jack" } } }
- 创建新工作区及其首个管理员用户。
父主题: 组件自定义部署(可选)