FastGPT 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供 RAG 检索、可视化工作流编排及多模型调用能力，解决传统 AI 对话效率低及数据隐私问题。 FastGPT 的核心功能，包括在线体验、Docker 本地化部署流程、OneAPI 与 Ollama 模型集成、知识库构建与分块策略、应用工作流编排及发布方法。针对企业需求，重点阐述了私有化部署的安全措施、性能优化方案及最佳实践，帮助开发者构建安全可控的 AI 智能应用。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
FastGPT 主要支持三种向量数据库版本：PgVector、Milvus 和 Zilliz。
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。
在 docker-compose.yml 同级目录下执行以下命令启动服务：
docker-compose up -d
sleep 10
docker restart oneapi
等待容器启动完成后，访问 http://IP:3000 即可进入应用界面。默认登录用户名为 root，密码为环境变量中设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。
为了实现私有化部署，需要配置本地大模型。推荐使用 OneAPI 作为统一接口层，配合 Ollama 等本地推理引擎。
OneAPI 是一个开源的 API 代理和管理平台，支持多种大模型接入。
通过这种方式，可以实现完全离线的 AI 应用，确保数据不出内网。
知识库是 RAG 系统的核心。FastGPT 支持多种数据源导入。
支持导入文本、PDF、Word、Markdown 等格式文件。
合理的分块策略直接影响检索效果。FastGPT 支持自定义分块大小和重叠率。
选择合适的 Embedding 模型对检索精度至关重要。支持本地部署的 Embedding 模型（如 BGE-M3）以获得更好的中文理解能力。
在应用编辑页面，可以通过可视化界面编排 AI 逻辑。
利用内置的调试工具，可以逐步查看每个节点的输入输出，排查逻辑错误。支持保存多个版本以便回滚。
完成调试后，可发布应用。支持生成 Web 页面链接、嵌入 iframe 到第三方网站，或通过 API 接口供其他系统集成。
FastGPT 凭借其强大的 RAG 能力和灵活的编排机制，成为构建企业级 AI 应用的首选工具之一。通过本地化部署，企业可以在享受大模型便利的同时，有效保障数据隐私与安全。未来，随着社区生态的完善，FastGPT 将在更多垂直领域发挥重要作用。开发者应持续关注其更新动态，探索更多应用场景。
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