fastgpt+ollama搭建本地的AI客服小助手

最近找工作，微信上hr问我做一个AI客服聊天这么个东西，所以最近几天就研究了一下这方面，还真给我捣鼓了点成果出来：一个能在本地运行的AI小助手，可以对接自己喜欢的大模型，还能导入知识库（比如员工手册，商品手册，论文等），然后让AI根据知识库来回答自己的问题，成果如下图，知识库是自己随手写的一个文具店商铺的txt文件。在这里写一篇文章给大家分享一下搭建过程。

一. 准备工作: 需要准备好linux环境并安装docker-compose

（这一步是给使用windows的同学看的，linux环境的同学可以跳过，记得安装一下docker-compose就行）

1. 下载docker-desktop并安装 www.docker.com/products/do…，这样自己的电脑就有dokcer和docker-compose了，命令行里输入docker-compose -v可以查看版本。

2. 开启windows的wsl功能，开启后在powershell中输入wsl -l可以查看版本，说明开启成功

3. 在powershell中输入wsl --set-default-version 2，将WSL2设置为安装新linux发行版时的默认版本

4. 在应用商店搜索ubuntu，随便挑一个安装，我下载的是22.04.3LTS版本

5. 安装完毕后，打开开始菜单搜索ubuntu就能看到刚刚安装的那个ubuntu了，点击就能进入到linux系统的命令行

二. 安装ollama大模型框架

ollama是一个AI大模型框架，我们可以通过ollama下载市面上的开源大模型到本地，并且可以运行模型，和AI对话，详细可以看官网Ollama。下面介绍一下安装和使用步骤：

1. 在linux系统的命令行中输入curl -fsSL ollama.com/install.sh | sh 就能自动下载并安装好ollama，安装完成后输入ollama list可以查看已经下载的大模型列表，一开始应该是空的

2. 通过ollama下载自己喜欢的大模型，可以在官网右上方的models里面看到大模型列表和安装命令，我这里是安装了千问大模型，安装命令是 ollama run qwen2:7b

3. 安装完之后这一步就结束了，这时你的本地已经有一个大模型了，你可以在命令行里面和大模型对话，问一些问题。

三. 通过docker-compose运行启动oneapi和fastgpt

1. 创建fastgpt文件夹，把fastgpt的docker-compose.yml文件和config.json文件放进去。这两份文件的下载链接可以去fastgpt的官方部署文档里找到Docker Compose 快速部署 | FastGPT，如图所示：
   文件下载好后直接放到fastgpt目录下即可，如图所示，在此电脑的左侧下面可以进入到linux系统，然后进入到root目录，里面有个fastgpt文件夹，把下载好的文件复制进去就行。

2. 运行docker-compose pull拉取镜像，这一步需要梯子。如果没有梯子的话，在docker-compose.yml文件里会看到每一个image镜像下面都有个被注释的阿里云镜像，把所有阿里云镜像的注释放开，之前的镜像注释掉，就可以不用梯子下载好镜像了。

3. 安装好后运行docker-compose up -d，就把oneapi和fastgpt启动起来了

4. 安装M3E向量模型，运行docker run -d -p 6008:6008 --name=m3e-large-api registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest

5. 访问localhost:3001进入到oneapi页面，点击上方的渠道，页面里会看到"添加新的渠道按钮"，在这里我们需要把刚刚安装好的千问大模型和M3E向量模型都添加进去。具体的表单填法如图所示： 这张图是添加千问大模型的，11434是ollama对外暴露的端口，ollama会帮我们去调用大模型
   这张图是添加M3E向量模型的，这个6008端口就是刚刚安装M3E的docker对外暴露的端口

6. 添加好模型后，在页面上方有个令牌，点击进入到令牌页面，点击"添加新的令牌"，名字随便起，里面选择永不过期和设为无限额度，然后保存。保存完毕返回，在列表页可以看到自己刚刚添加好的令牌，右边有个复制按钮，点击复制，就把这个令牌复制到粘贴板了。

7. 带着复制的令牌，打开fastgpt目录下的docker-compose文件，用编辑器打开，在里面找到CHAT_API_KEY，把等号后面的值换成刚刚复制下来的令牌：

8. 打开fastgpt目录下的config.json文件，用编辑器打开，然后在文件里的llmModels下面把千问大模型添加进去。文件里有一些其他模型的配置，复制一个配置然后把model和name修改为qwen2:7b即可
   文件里面还有个vectorModels，把M3E模型的配置信息填写进去

9. 到这里，配置方面就结束了，运行docker-compose down，docker-compose up -d重启容器加载更新后的配置文件

四. 在fastgpt页面创建自己的知识库，并关联知识库创建AI应用

1. 访问localhost:3000，进入到fastgpt页面

2. 左侧点击知识库，右上角新建知识库，名字随便起，文件模型选择千问（这些都是我们刚刚在config.json里配置好的，在这里都显示出来了）

3. 右上角新建数据源，选择本地文件，然后自己上传一个知识库文件进去，比如员工手册，我是自己随便编了个电商介绍的txt文件丢进去了。

4. 知识库创建完毕后，左侧点击工作台，右上角新建简单应用，选择知识库+对话引导，名字随便填

5. 进入到创建应用的界面，左侧点击关联知识库，把自己刚刚创建的知识库选上，然后就可以和AI聊天了，可以看到AI的对话里会显示引用了自己创建的知识库。大功告成！

6. 搭建好的应用可以通过链接分享给他人使用，也可以调用api接口访问。在应用上方的"发布渠道"按钮里点开就可以看到。api访问需要在页面里生成一个api密钥，调用接口时放在请求头里，具体可以在api访问的页面里有文档链接

如何学习AI大模型？

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

全套AGI大模型学习大纲+路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI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。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。