LightRAG 설치와 실행 — 서버·WebUI

LightRAG는 uv 패키지 관리자를 권장하고, 서버·WebUI 형태로도 실행할 수 있어요.

In-Process로 사용 (간단)

from lightrag import LightRAG, QueryParam
from lightrag.llm.openai import gpt_4o_mini_complete

rag = LightRAG(
    working_dir="./dickens",
    llm_model_func=gpt_4o_mini_complete,
)
rag.insert("Alice and Bob are neighbors. They like walking.")
print(rag.query("What is their relationship?", param=QueryParam(mode="hybrid")))

LightRAG 서버 설치

# uv 사용 (권장)
uv tool install "lightrag-hku[api]"

# env 설정
cp env.example .env   # .env에 LLM·임베딩 설정
lightrag-server

보안: 네트워크에 노출하기 전에 .env에 인증(LIGHTRAG_API_KEY 또는 AUTH_ACCOUNTS + TOKEN_SECRET)을 설정하거나 127.0.0.1로 바인딩해야 해요. 인증 없이는 모든 엔드포인트가 공개돼요.

Docker Compose로 서버 실행

git clone https://github.com/HKUDS/LightRAG.git
cd LightRAG
cp env.example .env   # LLM·임베딩 설정
docker compose up

WebUI

LightRAG는 문서를 넣고 조회하고 지식을 시각화할 수 있는 WebUI 인터페이스를 제공해요. 웹 기반 대시보드로 LightRAG 지식을 관리할 수 있어요.

더 알아보기 (Learn more)

출처: LightRAG 공식 저장소