Быстрый старт

Установка Charo на свой сервер, первый вход, подключение языковой модели и первого коннектора — от чистой машины до первого ответа ассистента.

Системные требования

Параметр	Минимум	Рекомендуется
CPU	4 vCPU	8 vCPU
Память	16 ГБ	32 ГБ
Диск	50 ГБ SSD	100+ ГБ SSD (зависит от объёма корпуса)
ОС	Linux x86-64 (Ubuntu 22.04+, Debian 12+) или macOS	Linux x86-64
ПО	Docker Engine 24+ с Docker Compose v2	—

Все компоненты (веб-интерфейс, API, воркеры индексации, PostgreSQL, Redis, векторное хранилище и модельный сервер) запускаются контейнерами на одной машине. Состав компонентов и требования при масштабировании описаны в разделе «Архитектура».

Charo работает полностью в вашем контуре: наружу трафик уходит только к тем внешним сервисам, которые вы сами подключите (облачные LLM-провайдеры, облачные источники данных).

Установка

Вариант 1: install-скрипт

На чистом сервере с установленным Docker выполните:

curl -fsSL https://charo.tech/install.sh | bash

Скрипт скачает файлы Docker Compose, создаст каталог с конфигурацией и запустит все контейнеры. После завершения он выведет адрес веб-интерфейса.

Вариант 2: без прямого доступа сервера в интернет

Если целевой сервер изолирован, скачайте скрипт на рабочей машине, просмотрите его и перенесите на сервер:

curl -fsSL -o install.sh https://charo.tech/install.sh
# перенесите install.sh на сервер, затем:
bash install.sh

Скрипт разворачивает тот же стек Docker Compose; файлы конфигурации остаются в каталоге установки — дальше ими можно управлять обычными командами docker compose.

Первый запуск занимает несколько минут: скачиваются образы и загружается локальная модель эмбеддингов.

Проверить состояние можно командой:

docker compose ps

Все контейнеры должны быть в состоянии running (healthy).

Первый вход и администратор

Откройте веб-интерфейс — по умолчанию http://адрес-сервера:3000.

Первый зарегистрированный пользователь автоматически получает роль администратора. Зарегистрируйтесь с корпоративной почтой и надёжным паролем — эта учётная запись управляет всей инсталляцией.

Позже администратор может пригласить остальных сотрудников и назначить роли (пользователь, куратор, администратор) — см. «Права доступа».

Подключение языковой модели

Чтобы ассистент отвечал на вопросы, подключите LLM-провайдера:

Откройте Админка → Языковые модели.
Выберите провайдера: OpenAI-совместимый API (GigaChat, YandexGPT через шлюзы, vLLM), Ollama, Anthropic, Azure, Bedrock, Vertex AI и другие.
Укажите API-ключ (или адрес сервера для локальных моделей) и выберите модель по умолчанию.

Подробности, включая работу без доступа к зарубежным API, — в разделе «Языковые модели».

Первый коннектор

Коннекторы подключают источники знаний: вики, мессенджеры, файловые хранилища, тикет-системы. Чтобы быстро проверить систему:

Откройте Админка → Добавление коннектора.
Выберите «Загрузка файлов» и загрузите несколько документов — например, регламенты или инструкции.
Дождитесь окончания индексации: на странице «Подключённые коннекторы» появится число проиндексированных документов и время последней синхронизации.

Полный список из 46 коннекторов — в обзоре коннекторов.

Первый вопрос ассистенту

Вернитесь на главный экран и задайте вопрос по загруженным документам. Ассистент найдёт релевантные фрагменты, сформулирует ответ и приложит ссылки на источники — каждую цитату можно раскрыть и проверить.

Что дальше

Настройки поиска — модель эмбеддингов, реранкинг, мультиязычный режим.
Права доступа — роли, группы и наследование прав из источников.
Лицензия — какие дополнительные функции открывает ключ и как его активировать.
Поддержка — если что-то пошло не так.