从0到1，手把手教你基于 FastGPT 搭建本地私有化知识库

如果你是文字工作者，过去写过许多文章，或阅读后收藏过许多参考文章，当你新写文章时，想参考下之前文章中看到过的一些观点，是不是无从查找？我们也常听到铁打的营盘流水的兵，如果你是企业老板，你肯定希望企业发展过程中，不论人员如何流动，知识能够被沉淀且能够被后来者学习。

看到这里，知识库就是你的不二选择，在大模型和智能检索技术快速发展的今天，聪明的你肯定在对比试用知识库了。

在什么情况下需要搭建本地私有化知识库呢？

适用读者：如果你只是个人使用，建议直接使用腾讯的Ima.copilot，如果你是企业或团队，对于知识的上传没有太多的安全性（比如客户合同、绝密技术方案等不能传到云端）要求，可以直接使用腾讯的"乐享"。如果你是企业技术负责人：

要求数据安全要求不出内网。

那本文适合您阅读下去：

搭建私有化知识库有许多种方案，今天介绍fastGPT,也是一个Github获得24K高星的一个开源方案：

https://github.com/labring/FastGPT/

FastGPT 的知识库逻辑

在正式开始构建知识库之前，我们需要了解 FastGPT 的知识库检索机制。首先，我们需要了解几个基本概念：

基础概念

向量：将人类的语言（文字、图片、视频等）转换为计算机可识别的语言（数组）。

向量相似度：计算两个向量之间的相似度，表示两种语言的相似程度。

语言大模型的特性：上下文理解、总结和推理。

这三个概念结合起来，就构成了 “向量搜索 + 大模型 = 知识库问答” 的公式。以下是 FastGPT V3 中知识库问答功能的完整逻辑：

FastGPT 与大多数其他知识库问答产品不同的地方在于，它采用了 QA 问答对进行存储，而不仅是 chunk（文本分块）处理。这样做是为了减少向量化内容的长度，使向量能更好地表达文本的含义，从而提高搜索的精度。

此外 FastGPT 还提供了搜索测试和对话测试两种途径对数据进行调整，从而方便用户调整自己的数据。

1、安装部署FastGPT

什么是FastGPT？FastGPT，是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。

同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！

FastGPT 安装好后试用地址：https://cloud.fastgpt.in/login

1.1、推荐配置

为了满足广大用户的具体需求，FastGPT提供了PgVector、Milvus和zilliz cloud三种版本可供选择。我们可以根据自己的数据规模和性能要求，灵活地在Linux、Windows、Mac等不同的操作系统环境中部署合适的版本。

「PgVector版本」 —— 针对初体验与测试的完美起点

PgVector版本是进行初步体验和测试的理想选择。它简便易用，适合处理中小规模的向量数据，能够迅速掌握并开始工作。

「Milvus版本」 —— 专为千万级向量数据设计的性能强者

当数据处理需求升级至千万级以上，Milvus版本较之其他版本具有卓越的性能优势，是处理大规模向量数据的首选方案。

「zilliz cloud版本」 —— 亿级向量数据的专业云服务解决方案

对于处理亿级及更高量级的海量向量数据，zilliz cloud版本提供了专业的云服务支持，确保您能够获得高效且稳定的数据处理体验。得益于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注配置。

1.2、环境准备

FastGpt的部署重度依赖于Docker环境。因此，在本地系统或所管理的服务器上安装Docker环境是确保FastGpt顺畅运行的必要条件。

什么是Docker？这么说吧，FastGpt就像一款需要特定玩具盒子才能玩的电子游戏。这个特定的玩具盒子的名字就叫“Docker”。所以，如果我们想在我们的电脑或服务器上顺利地运行FastGpt，就必须先安装这个玩具盒子，这样FastGpt才能正确地工作。

1.2.1、Windows 系统安装 Docker

在 Windows 系统上，建议将源代码和其他数据绑定到 Linux 容器时，使用 Linux 文件系统而非 Windows 文件系统，以避免兼容性问题。

「使用 Docker Desktop」

「推荐使用 WSL 2 后端」：可以通过 Docker 官方文档在 Windows 中安装 Docker Desktop。

具体步骤请参考：https://docs.docker.com/desktop/wsl。

「使用命令行版本的 Docker」

「直接在 WSL 2 中安装」：如果不希望使用 Docker Desktop，也可以选择在 WSL 2 中直接安装命令行版本的 Docker。

详细安装步骤请参考：https://nickjanetakis.com/blog/install-docker-in-wsl-2-without-docker-desktop。

1.2.2、macOS 系统安装 Docker

对于 macOS 用户，推荐使用 Orbstack 来安装 Docker。

「通过 Orbstack 安装」：

访问 Orbstack 官网 **（https://orbstack.dev/）**按照指示进行安装。

「通过 Homebrew 安装」：

brew install orbstack

在终端运行以上命令

1.2.3、Linux 系统安装 Docker

在 Linux 系统上安装 Docker 的步骤如下：

「打开终端，运行以下命令来安装 Docker：」

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

systemctl enable --now docker

「接着安装 docker-compose：」

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-uname -s-uname -m -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

「验证安装是否成功」：

docker -v

docker-compose -v

运行以上命令来验证 Docker 和 docker-compose 是否正确安装

1.3、 开始部署

下载 docker-compose.yml 文件

首先，我们需要访问 FastGPT 的 GitHub 仓库。在仓库的根目录中找到 docker-compose.yml 文件。点击文件，然后点击 “Raw”（原始）按钮，文件内容将显示在浏览器中。接下来，右键点击页面，选择 “保存为”，将其保存到您的计算机上。

修改 docker-compose.yml 环境变量

使用文本编辑器（如记事本、Notepad++、VSCode 等）打开下载的 docker-compose.yml 文件，接下来在文件中找到与向量库版本相关的部分。根据您选择的向量库（PgVector、Milvus 或 Zilliz），您需要修改相应的环境变量。

启动容器

打开命令行工具（如终端、命令提示符或 PowerShell）。

使用 cd 命令切换到包含 docker-compose.yml 文件的目录。例如：

cd path/to/your/docker-compose.yml/directory

然后运行以下命令来启动容器：

docker-compose up -d

这个命令会在后台启动所有定义在 **docker-compose.yml** 文件中的服务。

打开 OneAPI 添加模型

在浏览器中输入您的服务器 IP 地址后跟 :3001，例如 http://192.168.1.100:3001。

然后使用默认账号 root 和密码 123456 登录 OneAPI。登录后，根据指示添加 AI 模型渠道。

访问 FastGPT

在浏览器中输入您的服务器 IP 地址后跟 :3000，例如 http://192.168.1.100:3000。

使用默认用户名 root 和在 docker-compose.yml 文件中设置的 DEFAULT_ROOT_PSW 密码登录 FastGPT。。

至此，FastGPT安装部署大功告成！

2、搭建私有化知识库

当第一次打开网站时，我们会发现界面一片白花花的啥也没有。这个时候，不要慌，来跟我按照以下步骤来搞定你的第一个个人知识库！

1. 在左侧菜单栏选择“知识库”选项。
2. 点击页面右上角的“新建”，开始构建您的第一个知识库。

在此过程中，可以根据自身的需求选择合适的知识库类型。紧接着确定我们的知识库名称、索引模型和文件处理模型。

完成创建后，点击右上角的“新建/导入”，根据您的数据集类型选择相应的导入选项。

首先需要准备好知识库数据集，可以为DOCX、TXT或者PDF格式，然后选择文本数据集，选择本地文件导入。以IMYAI知识库为例子，进入飞书云文档《IMYAI智能助手使用手册》之后点击右上角导出为Word文档，文档权限我已经开放为人人都可以创建副本，导出下载，这个大可放心。

知识库搭建完成之后就可以转到工作台栏进行应用的创建了，一共是提供了四种类型的应用可供我们选择，只需根据自己的需要选择合适的应用即可，这里选择了简易应用做个示范。

左侧你可以对创建的应用进行一些配置，最后不要忘了把刚刚建立的知识库，关联进来。

完成配置之后，我们可以在右侧调试一下。比如我问他 “知识库的开源方案有哪些？”，不难发现它会先从知识库中检索到相关信息再回答我。

至此，整个本地化知识库已搭建完成，知识数据都上传在本地，确保了数据安全的前提下，知识的沉淀和搜索都用起来了。

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