FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知识库的两种方式（附教程）

最新推荐文章于 2025-03-31 15:16:13 发布
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在人工智能的浪潮中，生成式预训练变换器（GPT）正以其强大的文本生成能力引领潮流。今天，我们将深入探讨FastGPT，这一由FastAI团队开发的前沿大模型，了解其架构、应用场景以及与其他大模型的对比，帮助你更好地掌握这一技术的价值和应用。

一、FastGPT大模型介绍

1. 开发团队

FastGPT由FastAI团队开发，团队成员包括多位在机器学习和自然语言处理领域有丰富经验的研究人员和工程师。FastAI团队致力于推动深度学习的普及与应用，尤其是在教育和研究领域。团队的专业背景为FastGPT的成功奠定了坚实的基础，确保了模型在设计和实现上的高标准。

2. 发展史

FastGPT的开发始于2021年，旨在提升大模型的训练速度和推理效率。随着深度学习技术的不断进步，FastGPT经历了多个版本的迭代，逐步优化了模型的大小和性能，以适应日益增长的应用需求。每个版本的发布都伴随着对用户反馈的认真分析，确保模型能够满足实际应用中的各种挑战。

3. 基本概念

FastGPT是一种基于Transformer架构的生成式预训练变换器（GPT），专注于自然语言生成（NLG）任务。它能够进行文本生成、对话系统和内容创作等，广泛应用于各类智能应用中。FastGPT的设计理念是通过预训练和微调的方式，使模型能够在多种任务中表现出色。

二、FastGPT与其他大模型的对比

在众多大模型中，FastGPT凭借其高效的训练和推理性能脱颖而出。以下是FastGPT与其他几种主流大模型的对比：

模型开源底层架构优势劣势适用场景
FastGPT是Transformer高效训练，良好推理性能可能对特定任务的定制化不足聊天机器人，文本生成
智普大模型是Transformer具备强大的上下文理解能力训练资源消耗较大自然语言理解与生成
通义千问否自研架构针对特定领域优化，响应速度快开源社区支持相对有限企业定制化应用
MaxKB是基于知识图谱强大的知识检索与推理能力对文本生成的支持较弱知识问答系统
Llama3是Transformer出色的文本生成与多模态支持可能在特定领域的知识深度不足多模态应用，内容创作

三、使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT

在当今的人工智能浪潮中，FastGPT作为一个强大的对话生成模型，受到了广泛关注。本文将为您提供一个详细的教程，教您如何使用Docker Compose快速部署FastGPT。无论您是开发者还是AI爱好者，这篇文章都将帮助您轻松上手，快速体验FastGPT的强大功能！💡

1、安装 Docker 和 Docker Compose

在开始之前，确保您的系统上已经安装了Docker和Docker Compose。以下是安装步骤：

（1）. 安装 Docker

打开终端，运行以下命令：

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

这将从阿里云镜像源快速安装Docker。

（2）. 安装 Docker Compose

接下来，安装Docker Compose。运行以下命令：

`curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose   chmod +x /usr/local/bin/docker-compose   `
（3）. 验证安装

确保Docker和Docker Compose安装成功，运行以下命令：

docker -v   docker compose -v

如果您看到版本号，恭喜您，安装成功！🎉

2、创建目录并下载 docker-compose.yml

接下来，我们需要创建一个目录来存放FastGPT的配置文件。

（1）. 创建文件夹

在终端中运行以下命令：

mkdir fastgpt   cd fastgpt
（2）. 下载配置文件

使用以下命令下载FastGPT的docker-compose.yml和配置文件：

curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml   curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

3、启动容器

在启动容器之前，我们需要对docker-compose.yml文件进行一些配置。

（1）. 修改配置文件

打开docker-compose.yml文件，找到OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY，根据您的API地址和密钥进行修改。请确保API地址后面加上/v1。

（2）. 登录信息

默认的登录用户名为root，密码为docker-compose.yml环境变量中设置的DEFAULT_ROOT_PSW。

（3）. 更新和启动

在docker-compose.yml同级目录下，运行以下命令以更新和启动FastGPT：

docker compose pull   docker compose up -d

4、访问 FastGPT

一切准备就绪后，您可以通过以下地址访问FastGPT：

http://<您的IP地址>:3000

请注意，确保您的防火墙允许访问3000端口。如果您希望通过域名访问FastGPT，您可以自行安装并配置Nginx。

四、无需部署的知识库

上面的步骤，是部署一套属于自己的知识库，如果你不想部署，还想用现成的，也可以使用市面上一些部署好的知识库平台。例如：能用AI工具

如果你想深度解读知识库到底有什么作用，这个在之前的文章发表过，有兴趣的可以看看！

【深度解读】知识库的作用

五、结尾

恭喜您成功部署了FastGPT！通过Docker Compose，您不仅节省了大量的配置时间，还能轻松管理和扩展您的应用。接下来，您可以开始探索FastGPT的强大功能。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
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您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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FastGPT部署和接入使用重排模型bce-reranker-base
洛阳泰山的博客
07-23 2591
是一种专门用于信息检索和自然语言处理领域中的重排序（reranking）模型。这种模型由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发，是 BGE（BAAI General Embedding）系列的一部分。BGE 系列模型专注于提供通用的嵌入表示，而则更进一步，在初步检索的结果基础上，对候选结果进行重新排序，以提高最终检索结果的相关性和质量。基本上是一种深度学习模型，它接受查询和文档对作为输入，并输出一个分数，该分数表示给定文档与查询之间的相关性。这个分数被用来重新排序初步检索得到的文档列表。
以FastGPT为例提升Rag知识库应用中的检索召回命中率
洛阳泰山的博客
07-26 3985
要想提升语义检索的准确度，需要从以下几个方面入手尽量保持知识库的分段字数相近尽量避免同一段落内出现太多意思相近的词当用户输入多个问题里包含多个关键词时，如果想让有些关键词的检索时候权重高一点，需要人工在对应段落，增加该关键词的向量索引。
主流RAG 框架深度分析：Dify、FastGPT、RAGFlow、LangChain，哪个更适合你？
最新发布
youmaob的博客
03-31 806
RAG 框架是大语言模型落地的重要支柱，而 Dify、FastGPT、RAGFlow 和 LangChain 在功能和场景上各有专长。初学者可从 Dify 或 FastGPT 起步，快速体验 RAG；文档密集型需求选 RAGFlow；技术团队则可挑战 LangChain。
【AI工作流】FastGPT - 深入解析FastGPT工作流编排：从基础到高级应用的全面指南
python1234567_的博客
11-06 2846
在FastGPT中，工作流编排是其核心功能之一。用户使用FastGPT的主要原因是其强大的知识库，而工作流则是提升用户体验的重要保障。通过简单的操作，用户可以快速构建知识库应用，工作流的强大功能可见一斑。在FastGPT 4.7版本中，工作流被称为高级编排，节点拥有多个输入和输出连接点，但不同连接点之间可能存在不兼容的情况，这使得新手用户在上手时面临一定挑战。然而，在4.8版本中，节点的连接点数量得到了显著简化，许多连接点被转化为节点内的参数，使用方式也进行了优化。工作流编排的核心在于节点和流向。
本地部署FastGPT使用在线大语言模型
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FastGPTFastGPT 是环界云计算公司旗下一个基于 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！DifyDify 是 苏州语灵人工智能科技公司的一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。Coze。
从零开始FastGPT本地部署|Windows
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到one-api文件夹下，找到。
保姆级教程：FastGPT构建个人本地知识库(Docker compose快速部署)
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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，它背后依赖OneApi开源项目来访问各种大语言模型提供的能力。各大语言模型提供的访问接口规范不尽相同，为此OneApi项目提供了统一的API接口去对接各种大语言模型。FastGPT的部署架构如图所示：本文章将介绍如何部署OneApi和FastGPT，以及两种在线大语言模型（和）的配置方法。
部署私有知识库项目FastGPT
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【大模型部署】小白教学,离线本地部署AI-fastGPT-资源包
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这个资源包提供了一种简单易懂的方式，让即使是初学者也能顺利完成部署工作。我们将关注两个核心文件——`config.json`和`docker-compose.yml`，它们是部署过程中的关键组成部分，并且在Linux环境下特别适用。 首先...
【AI开源项目】FastGPT- 快速部署FastGPT以及使用知识库的两种方式！
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FastGPT部署和OneAPI部署
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部署FastGPT ，部署oneapi，FastGPT调用模型
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09-30 1236
可以通过这里的导入导入我们需要的数据，其中可以导入ppt、word文档、excel表格等，包括网页的链接或者外部的知识库。以上是一个最简单的案例、我们还可以通过网页链接、word文档等，将自己的模型训练成我们需要的样子。我们可以新建一个知识库，并且可以不断的喂养它，使得它变成我们需要的GPT大模型的样子。这里就显示出来了表格中的内容了，还可以点击引用、上下文查看问答中关于原文档的内容。此时再问他一些关于表格中存在的东西，他就会给你问答出来（之前是只能翻译）这时再点开我们的最开始的那个简易翻译机器人。
fastgpt本地详细部署以及配置_fastgpt本地部署，2024年最新腾讯T3大牛手把手教你
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【代码】fastgpt本地详细部署以及配置_fastgpt本地部署，2024年最新腾讯T3大牛手把手教你。
Ollama+Fastgpt搭建属于自己的个人知识库
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12-23 735
安装过程中，可能需为Linux创建一个新的用户并为这个用户设置用户密码，安装界面提示即可，需要注意的是，用。密钥随机,名称需要与fastgpt里docker-compose.yaml的模型名称对应得上。代理为本机ip地址加ollama端口号（无法使用回环地址）docker-compose up -d启动容器。docker-compose up -d启动容器。重命名为docker-compose.yaml。编写一个docker-compose.yaml。选择自己需要的Linux系统进行安装。
本地部署 FastGPT
engchina的专栏
08-28 9113
本地部署 FastGPT
Fastgpt本地使用Docker Compose 快速部署
02-11
### 使用Docker Compose在本地快速部署FastGPT 为了实现这一目标，需准备一个适合运行FastGPT环境的计算机，并确保已正确安装了Docker以及docker-compose工具[^3]。 创建一个新的项目目录用于存放所有的配置文件，在此目录下编写`docker-compose.yml`文件来定义服务。对于FastGPT而言，通常至少需要定义两个主要的服务组件：一个是数据库（如MongoDB），另一个则是FastGPT应用本身。下面是一个简单的例子： ```yaml version: '3' services: mongo: image: mongo:latest volumes: - ./data/db:/data/db networks: - fastgpt-network app: build: context: . args: JAR_FILE: com.fastgpt-0.0.1-SNAPSHOT.jar # 构建版本时得到的jar包名称[^2] ports: - mongo environment: MONGO_URI: mongodb://mongo:27017/fastgptdb networks: - fastgpt-network networks: fastgpt-network: ``` 上述YAML文档描述了一个由两部分组成的网络化应用程序——其中一部分是从官方仓库拉取最新的MongoDB镜像并挂载数据卷；另一部分则基于当前路径下的Dockerfile构建自定义的应用程序容器，通过指定`JAR_FILE`参数告知构建过程所需的特定Java归档文件位置[^1]。 完成以上步骤之后，在命令行终端进入包含`docker-compose.yml`文件所在的文件夹，执行如下指令即可启动整个系统： ```bash docker-compose up --build ``` 该命令会先尝试重新编译任何标记为待更新的服务，接着按照依赖关系依次激活各个组成部分。如果一切顺利的话，访问http://localhost:8080应该能够看到正在运行中的FastGPT界面。
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