人人都可以创建个人知识库 | 从0到1，手把手教你基于 FastGPT 搭建本地私有化知识库！

当今环境，所有人都面临一个问题：信息过载。不知道你是否曾经遇到过以下困扰？

• 在海量数据中搜索时，是否难以迅速找到所需的信息？
• 在面对日益增长的专业知识，是否感到知识管理的需求愈发迫切？
• 对于敏感数据的存储，是否时常害怕一不小心就会泄露关键信息？
• 在日常工作中，是否因为工作效率不高而觉得时间不够用？

如果这些场景让你感同身受，那么你一定在思考：是否存在一种方案，能够一举解决这些棘手的问题？

经过我的研究，发现确实有这么一个方案，它就是基于 FastGPT 搭建本地私有化知识库，一个为你量身定制专属的知识管理解决方案。

下面将带领大家揭示如何结合FastGPT、大语言模型和向量模型，构建属于你自己的本地私有化知识库。

话不多说，正文开始。

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 在线使用地址：https://cloud.fastgpt.in/login

FastGPT 在线GitHub地址：https://github.com/labring/FastGPT

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。

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。

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。

1. 「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/**。

2. 「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。

macOS 系统安装 Docker

对于 macOS 用户，推荐使用 Orbstack 来安装 Docker。

1. 「通过 Orbstack 安装」：

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

3. 「通过 Homebrew 安装」：

   brew install orbstack
   

4. • 在终端运行以上命令

Linux 系统安装 Docker

在 Linux 系统上安装 Docker 的步骤如下：

1. 「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

2. 「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

3. 「验证安装是否成功」：

   docker -v
   docker-compose -v

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

开始部署

1. 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。

2. 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。

   注意：如果选择的是 Zilliz 版本，则需要找到包含 MILVUS_ADDRESS 和 MILVUS_TOKEN 的行，将它们修改为您的 Milvus 服务地址和认证令牌，而另外的两个版本无需修改。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 至此，FastGPT安装部署大功告成！

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。这里我以咱们的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。

IMYAI知识库地址：https://new.imyai.top

等待数据处理并成功上传后，状态栏将显示“已就绪”，这时知识库搭建就完成了。

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，图欧君在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 “你知道TUO图欧君是谁吗？”，不难发现它会先从知识库中检索到相关信息再回答我。

如果在使用IMYAI智能助手的过程中遇到其他问题，也可以随时进行提问，它会根据知识库内容进行梳理总结，减少你寻找答案的时间（不过要记得，先导入知识库内容哦~）

通过对比不难看出，FastGPT这波回答的还是不错的，将原本的内容进行梳理整合之后重新输出，能够更加直观地找到解决问题的答案。

确认调试无误后，点击右上角的“发布”。发布成功后，就可以拥有一个基于本地私有知识库增强的LLM（大型语言模型）啦~

至此，一个私有化的个人知识库就搭建完成了，大家可以随时对知识库中的内容进行提问。

如果你觉得本文的技术含量过高，无法实现的话，可以使用咱们主站（点击左下角阅读原文直达主站）的自定义工作台功能，在预设里面粘贴你的文档数据，这样子也可以实现一个简单的私人小应用～

如果你已经迫不及待了，那就赶快试试吧~

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如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。