Coze 开源版（Coze Studio）向量模型（Embedding）配置详细教程

Coze 开源版（Coze Studio）向量模型（Embedding）配置详细教程（2025年最新版）

向量模型（Embedding Model）是Coze Studio知识库（RAG功能）的核心，用于将文档文本转换为向量，实现语义检索。如果不配置embedding，上传文件会卡在“处理中0%”，智能体无法引用知识库内容。

Coze Studio支持四种接入方式：openai（兼容OpenAI协议，如阿里通义、DeepSeek等）、ark（火山引擎/豆包）、ollama（本地模型）、http（自定义）。

向量数据库默认支持Milvus（需手动配置embedding）和VikingDB（自带内置embedding，无需额外配置）。

配置位置：项目根目录下 docker/.env 文件（环境变量方式，最常用）。

配置步骤

1. 进入项目docker目录：

   cd coze-studio/docker
   

2. 编辑 .env 文件（用VSCode或vim打开）：

   • 先设置接入类型：EMBEDDING_TYPE="openai"（或 ark / ollama / http）
   • 根据类型填写对应参数。

3. 保存后，重启服务生效：

   docker compose --profile '*' restart coze-server
   

   （或全重启：docker compose --profile '*' up -d --force-recreate）

热门配置示例（实测有效）

1. OpenAI兼容协议（推荐，覆盖最多模型，如阿里通义、DeepSeek、SiliconFlow等）

EMBEDDING_TYPE="openai"
OPENAI_EMBEDDING_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  # 阿里通义示例，不要加/embeddings
OPENAI_EMBEDDING_MODEL="text-embedding-v3"  # 模型名，如text-embedding-v3或bge-large-zh
OPENAI_EMBEDDING_API_KEY="sk-your-aliyun-key"  # API Key
OPENAI_EMBEDDING_BY_AZURE=false  # 非Azure设false
OPENAI_EMBEDDING_DIMS=1024  # 向量维度（必须匹配模型，如阿里v3是1024）
OPENAI_EMBEDDING_REQUEST_DIMS=1024  # 与上面保持一致
EMBEDDING_MAX_BATCH_SIZE=100  # 可选，批处理大小

2. 火山引擎/豆包（Ark）

EMBEDDING_TYPE="ark"
ARK_EMBEDDING_MODEL="doubao-embedding-large-text-250515"  # 包含版本号
ARK_EMBEDDING_AK="your-ark-access-key"  # AK
ARK_EMBEDDING_SK="your-ark-secret-key"  # SK（部分需填）
ARK_EMBEDDING_DIMS=1024  # 维度

3. Ollama本地模型（免费，适合本地部署，如nomic-embed-text或bge-large-zh）
先在主机跑Ollama：ollama pull nomic-embed-text

EMBEDDING_TYPE="ollama"
OLLAMA_EMBEDDING_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434"  # Windows/Mac用这个；Linux用主机IP
OLLAMA_EMBEDDING_MODEL="nomic-embed-text:latest"  # 你的embedding模型名
OLLAMA_EMBEDDING_DIMS=768  # 匹配模型维度

4. 自定义HTTP（高级，兼容其他接口）

EMBEDDING_TYPE="http"
HTTP_EMBEDDING_ADDR="http://your-custom-embedding-service:port"
# 参考官方代码自定义输入输出格式

向量数据库选择（可选）

• 默认用Milvus（需配置embedding）。
• 如果想用VikingDB（自带embedding）：
  在.env中配置VikingDB相关变量（如VIKING_DB_MODEL_NAME留空用默认，或填预置模型）。
  VikingDB更简单，但Milvus更灵活。

常见坑 & 解决

• 文件处理中卡住：检查docker logs coze-server | grep embedding，看报错（通常API Key错、维度不匹配、base_url多加/embeddings）。
• 维度不匹配：OPENAI_EMBEDDING_DIMS 和 REQUEST_DIMS必须一致，且匹配模型实际维度（查官方文档）。
• 更换模型后旧文件卡住：删除知识库重新上传（维度变了旧向量无效）。
• Ollama连接失败：防火墙开11434端口；Windows/Mac用host.docker.internal。
• 测试：配置后，新建知识库上传小TXT文件，看是否快速处理完成。

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