基于 FastGPT 构建私有化 AI 知识库问答系统
引言
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，如何将其高效应用于实际业务场景成为了关键问题。大多数情况下，用户仅将 AI 作为搜索引擎使用，通过多轮对话获取答案往往效率低下，且无法处理实时信息或企业内部敏感数据。单纯依赖通用 AI 模型完成任务存在数据泄露风险及响应延迟等问题。
FastGPT 是一款基于 LLM 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（检索增强生成）检索以及可视化 AI 工作流编排能力。它能够帮助开发者和企业轻松构建复杂的 AI 应用，实现数据的私有化部署与安全管理。
核心功能特性
- RAG 检索增强：支持上传本地文档、网页内容等，自动进行分块和向量化，实现基于知识库的精准回答。
- 可视化工作流编排：通过拖拽组件的方式设计 AI 逻辑，支持条件判断、API 调用、变量处理等复杂流程。
- 多模型支持：兼容 OpenAI、Azure、OneAPI 等多种模型接口，支持本地部署的大模型（如 Ollama）。
- 权限管理：提供团队空间、角色权限控制，适合企业级协作。
- 插件生态：支持自定义插件扩展功能，如联网搜索、代码解释器等。
在线体验与基础应用
FastGPT 提供了在线服务版本，用户量已超 9 万。通过注册账号并登录，即可进入应用页面。
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，可选择以下四种模版：
- 简易模版：绑定知识库或工具的基础 AI 对话应用。
- 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：每次提问时检索知识库，将结果注入 LLM 参考回答。
- 问题分类 + 知识库：先对用户问题进行分类，再执行不同操作。
选择「简易模版」可快速创建一个只拥有 AI 对话功能的应用，输出内容来源于配置的 AI 模型。创建完成后，可在左侧菜单的「发布应用」中生成免登录链接分享给他人使用。
本地化部署方案
对于团队或企业而言，数据安全性至关重要。使用在线服务可能存在数据泄漏风险，因此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。
环境准备
- Docker 和 Docker Compose 环境（建议 Docker Compose 版本 2.17 以上）。
- 至少 8GB 内存的服务器资源。
- 稳定的网络连接（用于拉取镜像）。
部署步骤
1. 下载配置文件
手动创建一个目录，并下载对应版本的 docker-compose.yml 文件。注意，不同向量数据库版本的文件配置有所不同。
2. 修改环境变量
FastGPT 主要支持三种向量数据库版本：PgVector、Milvus 和 Zilliz。
- PgVector 版本：基于 PostgreSQL，无需额外安装向量数据库，适合轻量级部署。
- Milvus 版本：专为大规模向量检索设计，性能更强但配置较复杂。
- Zilliz 版本：云原生向量数据库服务。
本示例以默认的 PgVector 版本为例，通常无需额外修改配置。如需设置管理员密码，请在 docker-compose.yml 中设置 DEFAULT_ROOT_PSW 环境变量。
3. 启动容器
在 docker-compose.yml 同级目录下执行以下命令启动服务：
docker-compose up -d
10
docker restart oneapi
