一、引言

在上一篇文章《从零到跑起来：Easysearch 信创环境安装全流程》中，我们成功在信创平台上安装并运行起了 Easysearch。但 Easysearch 是一个底层搜索引擎，直接操作有一定门槛。如果我们想让团队里的每个人都能方便地“搜文件、聊文档、问知识”，就需要一个更贴近日常使用、又能把 AI 能力融入进来的上层应用——这就是 Coco AI 。

本文将继续手把手带你从零开始，在国产统信 UOS 服务器操作系统上部署 Coco Server，并与已安装的 Easysearch 进行对接。全文依然零基础可读，跟着步骤一步步来即可。

二、Coco Server 是什么？它和 Easysearch 什么关系？

先对我们的产品进行一个简单的介绍：

• Easysearch 是底层引擎，负责存储和检索数据，像汽车的发动机和底盘；
• Coco Server 是基于 Easysearch 之上的服务端应用程序，提供 Web 管理界面、统一搜索、AI 聊天、知识库管理等高级功能，类似车身和智能驾驶系统；
• Coco AI 桌面客户端则是连接 Coco Server 的终端软件，安装在个人电脑上使用。

而在本文中部署的 Coco Server，是整个 Coco AI 体系的“大脑”：

• 它负责连接各类数据源（飞书、语雀、GitHub、本地文件等）；
• 它管理大模型提供商（Deepseek、通义千问、OpenAI 等）；
• 它提供 Web 管理后台，让管理员可以可视化地完成所有配置。

部署完成之后，团队成员只需通过客户端或浏览器，就能享受统一搜索与 AI 智能问答带来的便利。Coco AI 的整体架构图如下：

三、部署前置条件

1. 进行服务器相关优化

#内核参数优化
cat << SETTINGS | sudo tee /etc/sysctl.d/70-infini.conf
fs.file-max = 10485760
fs.nr_open = 10485760
vm.max_map_count = 262145

net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65535
net.core.rmem_default = 262144
net.core.wmem_default = 262144
net.core.rmem_max = 4194304
net.core.wmem_max = 4194304

net.ipv4.ip_forward = 1
net.ipv4.ip_nonlocal_bind = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
net.ipv4.conf.default.accept_redirects = 0
net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1
net.ipv4.conf.all.accept_redirects = 0
net.ipv4.conf.all.send_redirects = 0
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 300000
net.ipv4.tcp_timestamps = 1
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_synack_retries = 0
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 900
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
net.ipv4.tcp_max_orphans = 131072
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 16777216
net.ipv4.tcp_mem = 786432 3145728 4194304
SETTINGS

sysctl -p /etc/sysctl.d/70-infini.conf

2. 环境前提：Easysearch 已经运行好

Coco Server 运行强依赖 Easysearch，所以在继续之前，请确保你的信创服务器上已经安装并成功启动了 Easysearch。如果不确定，可以执行下面的命令验证：

curl -k -u admin:你的密码 https://localhost:9200

运行命令后，看到正常的 JSON 响应即可。

如果还没有安装，可以参考上一篇文章《从零到跑起来：Easysearch 信创环境安装全流程》先行完成。

3. 信创平台信息确认

和 Easysearch 一样，你需要明确当前服务器的 CPU 架构和操作系统版本。在终端执行：

# 查看 CPU 架构
uname -m

# 查看操作系统信息
cat /etc/os-release

根据输出，确认 CPU 架构和操作系统，后续下载时选择对应版本。

部署环境如下表中所示：

4. 软件环境

5. Coco AI 大语言模型 推荐配置

5. 网络端口配置

四、部署步骤

步骤 1：下载 Coco Server

# 调整为 Coco 实际要安装的路径
cd /opt

#下载Coco v1.0.0压缩包
curl -O https://release.infinilabs.com/.testing/coco-1.0.0.zip

#解压到当前文件夹
unzip coco-1.0.0.zip

#选择对应的版本解压tar.gz文件
tar -xzf coco-1.0.0-2002-linux-arm64.tar.gz
#解压后在对应文件夹下得到可执行程序coco-linux-arm64（arm64版本）和配置文件coco.yml

步骤 2：配置 Easysearch 连接信息

Coco Server 需要得到 Easysearch 的地址和登录凭证才能进行工作。

在 安装路径的目录下，找到配置文件 进行配置，比如监听的端口地址 WEB_BINDING， 将 Easysearch 的服务地址环境变量 ES_ENDPOINT 和用户名 ES_USERNAME 设置为实际的，参考如下：

env:
  # 调整为实际可以访问的 Easysearch 访问地址
  ES_ENDPOINT: https://localhost:9200

  # 调整为实际可以访问的 Easysearch 的用户
  ES_USERNAME: admin

  # 使用 keystore 存储的密码
  ES_PASSWORD: $[[keystore.ES_PASSWORD]]

  # Coco Server 对外提供服务的端口（默认9000端口）
  WEB_BINDING: 0.0.0.0:9000

步骤 3：使用keystore对密码进行加密处理

Easysearch 的服务密码通过 Keystore 进行加密存放，避免明文存放到配置文件，减少数据泄露风险

# 调整为 Coco 实际安装路径进行配置
cd /opt

# 创建 coco 软链接，可不区分 amd64/arm64 平台进行操作
ln -s coco-linux-`arch | grep -q "x86_64" && echo "amd64" || echo "arm64"` coco

# 根据之前拿到的 Easysearch 密码进行初始化 ES_PASSWORD 变量
ES_PASSWORD=xxx

# 将 ES_PASSWORD 变量的值存储到 keystore（./coco-linux-arm64替换为对应版本名,下同）
echo "$ES_PASSWORD" | ./coco-linux-arm64 keystore add --stdin ES_PASSWORD

# 检查 keystore 存储列表，确认 ES_PASSWORD 添加成功
./coco-linux-arm64 keystore list

步骤 4：启动服务

以上配置完成后，设置 Coco Server 以服务方式启动

#安装系统服务（./coco-linux-arm64替换为对应版本名,下同）
./coco-linux-arm64 -service install

#启动服务
./coco-linux-arm64 -service start

步骤 5：初始化设置

服务启动后，在信创服务器的桌面环境下，打开浏览器，访问 UI 界面：

http://localhost:9000/#/\_guide/

你将看到 Coco Server 的 Web 引导界面。因为是首次访问，所以需要创建管理员账号，按页面引导填写即可。

创建完管理员账户后，下一步

设置一个模型提供商，Coco Server 支持:

• Deepseek
• Ollama
• 任何和 OpenAI 格式兼容的模型提供商

如果设置的模型是推理模型，需要打开“推理模式”。我们推荐使用参数较大的模型，来获得更好的使用体验。同时请注意：Endpoint 地址的配置要准确。

Coco Server 默认配置了一些小助手，建议在初始化向导的时候直接配置一个可用的模型，这样进入系统之后就可以直接使用，避免一个个的手动配置。

向导设置完成后，就会跳转到登录页面，输入刚才创建的账户和密码，就可以进行登录了，如下图：

管理员首次登录之后的第一件事是确认服务器的地址是否正确，如果 Coco server 前面增加了负载均衡或者配置了域名，需要在这里设置一下正确的 Coco Server 对外服务地址，如下图：

五、总结

到这里，你已经完成了 Coco Server 在信创平台上的部署与初始化。我们回顾一下整个部署流程：

1. 确认环境 — Easysearch 已部署成功，并明确 CPU 架构；
2. 下载安装 — 下载 Coco Server 的压缩包进行解压；
3. 配置连接 — 编辑 coco.yml，填入 Easysearch 端点和密码；
4. 启动服务 — 将 Coco Server 以服务方式启动；
5. 初始化 — 浏览器打开 http://localhost:9000/#/\_guide/ 进行管理员账户的创建； 添加大模型、连接数据源、创建助手。

Coco Server 部署完成后，你就拥有了一个完全私有化、自主可控的企业级统一搜索与 AI 智能助手服务端。下一步可以安装 Coco AI 桌面客户端，让团队成员真正体验“一个搜索框搜遍全公司”的高效便捷。

如果在部署过程中遇到任何困难，欢迎查阅官方文档，祝你部署顺利！

北京，2026 年 1 月 —— 在由 IT168 主办的“2025 年度技术卓越奖”评选中，极限数据（北京）科技有限公司（简称：极限科技）的人工智能产品 Coco AI 凭借其创新的技术架构与突出的市场实践，荣获 “创新产品奖”。该奖项旨在表彰在  AI、大数据、云计算等领域实现关键突破、具备显著应用价值与市场潜力的产品与解决方案。

奖项与产品信息

获奖企业：极限数据（北京）科技有限公司
获奖产品：Coco AI – 统一搜索与 AI 智能助手
产品官网：https://coco.rs/zh
开源地址：https://github.com/infinilabs/coco-app
评选榜单：https://zt.itpub.net/topic/jishuzhuoyue251215

关于  Coco AI

Coco AI 是极限科技推出的一款 完全开源、可私有部署的统一搜索与  AI 智能助手系统，专为企业打造。它致力于解决企业数据分散、信息孤岛严重、数据敏感及知识沉睡等核心痛点。

• 统一搜索：通过连接本地文件、云存储（S3）、知识库、代码仓库（GitHub）、协作平台（Notion、语雀）、MySQL、MongoDB 等异构数据源，提供跨平台的一站式搜索体验。
• AI 赋能：深度融合主流大模型能力，支持语义搜索、自然语言问答、智能推荐，并构建个性化知识图谱，激活企业沉睡数据。
• 安全可控：支持企业级权限管理、数据脱敏与加密，可完全私有化部署，确保数据安全合规。
• 灵活扩展：采用 MCP 架构，支持模型动态调用外部工具，无需修改核心代码即可灵活扩展 AI 应用场景。

目前，Coco AI 已在多个行业场景中落地，帮助企业构建“智能知识中枢”，提升信息获取效率与决策协作水平。

获奖理由

IT168 技术卓越奖评审委员会认为，Coco AI 的获奖主要基于以下几点：

1. 技术创新：将企业搜索、RAG、知识图谱与大模型能力深度融合，构建了面向真实业务场景的“搜索+AI”一体化平台，技术路径清晰且具备前瞻性。
2. 开源开放：产品完全开源并支持私有化部署，为企业提供了兼顾自主可控与成本效益的 AI 搜索解决方案，对推动基础软件与 AI 应用生态繁荣具有积极意义。
3. 实践价值：已在多个行业完成从技术验证到规模化应用的跨越，帮助企业将分散的知识资产转化为可复用的生产力，在“技术实效”上表现突出。

团队声音

极限科技总经理、Coco AI 项目负责人曾勇表示：

“感谢 IT168 和业界同仁对 Coco AI 的认可。在 AI 定义一切的今天，我们始终相信，真正的技术价值在于深入业务场景、解决实际问题。Coco AI 希望为企业打造一个安全、开放、智能的知识入口，让团队在信息海洋中‘搜得到、问得清、用得好’。未来，我们将继续深耕企业搜索与 AI 智能助手领域，与合作伙伴共同推动中国自主 AI 产品体系的繁荣发展。”

展望未来

此次获奖，不仅是行业对我们技术路径的认可，更是对 “开源创新、自主实效” 这一发展方向的肯定。极限科技将以此为新的起点，持续深耕 “搜索+AI”核心技术，以  Coco AI  及未来更多开源产品，赋能千行百业夯实智能根基，在全球数字化转型中贡献中国解决方案。