FastGPT：基于 LLM 的开箱即用知识库问答系统部署指南
引言
在人工智能大模型飞速发展的今天，如何将这些强大的模型应用到实际业务场景中成为了许多开发者和企业关注的焦点。虽然直接使用大模型对话接口可以获取答案，但在实际应用中往往存在以下局限性：
- 多轮对话成本高：大多数情况下，用户需要通过多轮对话才能获取符合预期的精准答案，效率较低。
- 数据时效性与私有性：通用大模型无法访问实时信息或企业内部资料，且直接上传敏感数据到公有云 API 存在隐私泄露风险。
- 任务执行能力弱：单纯通过对话完成复杂任务（如调用工具、处理流程）的效率不足，难以发挥 AI 的自动化能力。
为了解决上述问题，FastGPT 应运而生。这是一款基于 LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）检索以及可视化 AI 工作流编排等能力。它帮助用户轻松构建复杂的 AI 应用，同时支持本地化部署以保障数据安全。
FastGPT 核心功能概览
FastGPT 不仅仅是一个简单的聊天机器人构建器，它具备以下核心能力：
- 知识库管理：支持多种格式文档（PDF, TXT, Markdown 等）的导入与解析，自动进行切片和向量化存储。
- RAG 检索增强：在回答用户问题时，优先从知识库中检索相关信息，并将结果注入 Prompt，提高回答的准确性和依据性。
- 可视化工作流编排：通过拖拽节点的方式，设计复杂的 AI 逻辑流程，包括条件判断、API 调用、变量处理等。
- 多模型支持：兼容主流的大语言模型，支持通过 OneAPI 等中间件接入本地或云端模型。
- 私有化部署：提供 Docker Compose 部署方案，确保数据完全存储在本地，满足企业级安全合规要求。
在线使用体验
FastGPT 提供了在线服务版本，用户无需配置环境即可快速体验。目前该服务已拥有大量活跃用户。
1. 注册与登录
访问官方在线平台，点击「开始使用」进入登录页面。支持 Google 和 GitHub 账号一键登录，简化了认证流程。
2. 创建应用
在 FastGPT 中，使用 AI 的前提是创建一个应用。点击右上角的「+ 新建」按钮，系统提供四种基础模版供选择：
- 简易模版：绑定知识库或工具的基础 AI 应用。
- 对话引导 + 变量：在对话开始前发送提示或收集用户输入作为变量。
- 知识库 + 对话引导：每次提问时搜索知识库，将结果注入模型参考。
- 问题分类 + 知识库：先对用户问题进行分类，再执行不同操作。
对于初学者，建议选择「简易模版」。该应用仅拥有 AI 对话功能，输出内容来源于选择的 AI 模型。
3. 分享应用
创建完成后，可在左侧菜单的「发布应用」中，将应用设置为免登录窗口模式，生成链接分享给他人使用。只需复制生成的代码片段嵌入网页即可。
本地私有化部署指南
对于团队和企业而言，数据安全性至关重要。使用在线服务及远程 AI 模型可能存在数据泄露风险。此时，推荐采用本地部署方式，结合本地 AI 大模型，实现完全私有化的 AI 智能应用。
1. 环境准备
- Docker & Docker Compose：请确保已安装 Docker 引擎，且
docker-compose版本建议在 2.17 以上，以支持自动化命令。 - 网络环境：确保服务器能够访问必要的镜像仓库（如 Docker Hub）。
2. 下载配置文件
手动创建一个目录用于存放项目文件，并下载对应版本的 docker-compose.yml 文件。注意，FastGPT 支持不同的向量数据库版本，常见的有 PgVector、Milvus 和 Zilliz 版本，不同版本的配置文件略有差异。
