用 FastGPT 30 分钟上线你的专属「企业大脑」

原创 于 2025-11-28 09:58:26 发布 · 150 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#langchain #人工智能 #python #llama #机器学习 #LLM #Agent

无需编码，开源、免费、可商用

项目概述

FastGPT 是一个基于大语言模型的开源知识库平台，40 万+ 开发者与企业正用它快速构建 RAG问答系统。它把「数据处理 → 向量化 → 检索 → 回答」整条链路做成了可视化拖拽流程，真正做到「开箱即用」，让你把精力花在业务场景而非底层实现上。

问题背景

企业内部知识散落各处：客服话术、产品文档、规章制度、技术 Wiki……

传统做法需要：

    1. 人工整理 → 耗时耗力
    1. 训练专属模型 → 成本高、周期长
    1. 写代码串流程 → 门槛高、维护难

FastGPT 的出现，让非工程师也能在半小时内完成从原始文档到可商用问答 API 的闭环。

功能亮点

能力一句话亮点典型场景
多格式数据导入支持 Word / PDF / Excel / Markdown / 网页一键同步把整站帮助文档变成知识库
可视化 Flow拖拽节点即可编排复杂 LLM 工作流先做意图识别→再路由到不同知识库→最后调用函数
多模型兼容任何兼容 OpenAI API 的模型都能接国内 Moonshot、国外 GPT-4o、私有化 Llama3
API & Webhook一行代码嵌入现有系统企业微信机器人、飞书群助手、客服工单
调试 & 日志可追溯每一次检索与回答精准定位幻觉来源
商用友好Apache-2.0 协议，可闭源二次开发SaaS 化、私有化部署均支持

技术细节（30 秒速览）

  • • 检索层：混合检索（向量 + 全文 + 问答分段）
  • • 向量化：内置 text-embedding-ada-002 / bge-large 等模型，也可自定义
  • • 安全沙箱：文件解析与代码执行隔离，防止 Prompt 注入
  • • 扩展点：支持自定义插件节点（Python/JavaScript），无缝对接内部系统

安装与使用

最快体验（Docker 一条命令）
docker run -d --name fastgpt -p 3000:3000 ghcr.io/labring/fastgpt:latest

浏览器打开 http://localhost:3000 即可开始创建知识库。

生产部署

官方提供 Sealos 一键模板与 Kubernetes Helm Chart，支持 GPU 自动扩缩、对象存储挂载、HTTPS 证书自动申请。

应用案例

公司/团队场景效果
某跨境电商客服 FAQ 机器人回答准确率 92%，人力节省 60%
高校 AI 协会内部课程问答3 小时上线，覆盖 2000+ 课件
医疗 SaaS 厂商药品知识检索私有化部署，满足合规要求

项目地址

GitHub： https://github.com/labring/FastGPT
在线 Demo： https://fastgpt.io

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

  • 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
  • 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
  • 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

在这里插入图片描述

  • 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
  • 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
  • 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
  • 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

img

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

img

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

img

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！

AI_小站
关注
1篇3章8节：人工智能智能体的九大功能
DAT｜R科学与人工智能
03-18 769
在未来，随着人工智能技术的不断突破与产业生态的持续完善，人工智能智能体开发平台必将迎来更为广阔的发展前景。
Coze是什么？能做什么？
大家好，我是码农老gou，一名专注于编程技术的程序员。在这个博客中，我将与大家分享我在工作和学习中的经验、见解以及一些实用的技术干货。
07-31 1272
Coze是什么？能做什么？
用 FastGPT 30 分钟上线你的专属「企业大脑」，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
DEVELOPERAA的博客
10-22 579
FastGPT 是一个基于大语言模型的开源知识库平台，40 万+ 开发者与企业正用它快速构建 RAG问答系统。
FastGPT + Kymo：解锁企业专属知识库与智能体开发新体验
QM_ITQM的博客
07-23 693
FastGPT是安全高效的“知识大脑”，Kymo是敏捷落地的“智能体工厂”，提供从部署到应用的全栈支持。三者结合，企业可降低90%知识管理成本；将业务需求转化为AI应用，周期缩短至小时级；构建专属AI生产力生态，领跑数字化转型！
效果惊艳！MCP+腾讯云知识引擎，一个0门槛打造专属AI Agent的神器诞生～
m0_55861832的博客
04-19 743
MCP（Model Context Protocol）-模型上下文协议：其实就是一套制定好的大模型使用工具的规则，以后不管是工具的调用方，还是工具的制作方，都按照这套规则来走，那么后续制作出来的所有工具，都能无缝接入任意大模型。腾讯云的LKE才刚刚上线MCP不久，所以目前的内置的MCP工具还不算多，只有13个，但每个都挺实用的，搭配上他们贼棒的知识库RAG能力，应该可以满足不少应用场景了。说实话，任何新事物，光听懂了概念是不够的 如果没有实践过，脑子里面是无法把这个事情，或者工具 具象化的。
一文搞懂个人级与企业级大模型知识库建设
qq_35485206的博客
02-25 1696
作者：Ken(人工智能领域高级架构师，培训讲师)大模型最典型最成熟的应用非知识库莫属了，构建本地大模型知识库的主流技术组件组合通常围绕检索增强生成(RAG)框架展开，涵盖前端交互、向量存储、嵌入模型、推理大模型等核心模块。本文介绍基于大模型构建本地知识库的技术原理，特别是RAG原理，并演示操作个人用的基于轻量版Cherry...
告别数据隐私焦虑！我用FastGPT免费私有化部署了AI个人知识管理系统辅助写作
DEVELOPERAA的博客
10-20 682
FastGPT通过将智能对话与可视化编排完美结合，无论是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的搭建AI知识库问答系统。
AI大模型知识库产品案例集锦
super_mochi1
06-19 1221
AI大模型知识库系统解决方案与案例
一文搞懂什么是AI Agent
sinat_20277079的博客
11-12 1081
你有没有过这样的经历：用智能音箱查天气，它只会告诉你“今天25度”，却不会主动提醒“有雨记得带伞”；用购物APP搜衣服，它能推荐款式，却没法帮你对比三家店铺的性价比、确认库存是否充足，最后还得自己手动下单。这些“有点用但不够用”的AI，本质上都是“被动工具”——你说一步，它做一步。而AI Agent的出现，正在把AI从“工具”变成“能主动解决问题的伙伴”：比如你说“帮我规划下周去上海的出差行程”，它会自己查航班、对比酒店位置（靠近你要去的公司）、预约会议室，甚至提前把行程表同步到你的手机日历里。
FastGPT：重新定义企业专属知识库的灵活部署
QM_ITQM的博客
07-25 570
它能精准理解语义、连接碎片化知识，并实现答案溯源（标注具体文档段落），将企业私有数据（PDF/Word/数据库等）与大型语言模型（LLM）智能结合，打造安全、精准、可溯源的行业级知识应用。这一生态不仅降低AI开发成本，更让企业自主构建符合战略管理、业务创新需求的AI智能体，真正发挥AI技术在生产链中的核心作用。通过MCP协议无缝集成FastGPT知识库与业务系统，快速落地场景化应用：AI招聘助手实现简历筛选与面试评估，AI客服助手精准响应咨询，AI营销助手生成个性化推广方案，全面驱动业务自动化。
精选资源
FastGPT-main
05-24
《FastGPT主项目详解——探索大模型的高效训练与应用》 FastGPT-main是一个专注于大模型训练和优化的开源项目，源自GitHub上的labring实验室。该项目的主要目标是提供一个快速、高效的GPT（Generative Pre-trained ...
打造专属智能办公助手：用Ollama + DeepSeek + FastGPT搭建高效本地知识库
威哥说编程
05-29 658
本文介绍了如何结合Ollama、DeepSeek和FastGPT搭建本地智能知识库，提升办公效率。Ollama支持本地部署AI模型，DeepSeek提供强大的文档搜索能力，FastGPT实现高效智能问答。本地化方案保障数据隐私和响应速度，通过三步整合：部署模型、建立文档索引、对接问答系统。文章还给出查询优化和知识库扩展建议，助力打造安全高效的智能办公助手，无需依赖云端即可实现快速信息检索和智能交互。
本地搭建自己的专属客服之部署fastgpt《上》
小码农吗
02-13 1058
传送门-安装ollama部署deepseek-r1模型。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 2222
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 287
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 859
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 617
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 1009
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 804
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
fastgpt接入企业微信
02-23
### FastGPT与企业微信集成配置 为了实现FastGPT与企业微信的有效集成，需构建一个中间服务来处理来自企业微信的消息请求，并通过调用FastGPT接口生成响应再返回给用户。此过程涉及创建Webhook URL用于接收消息事件以及设置API交互逻辑。 #### 创建Webhook URL以接收消息事件 在企业微信管理后台为企业应用配置回调模式，指定服务器URL作为Webhook地址。该URL指向部署的服务端程序，负责解析接收到的数据包并提取有效载荷中的具体信息[^2]。 ```python from flask import Flask, request, make_response app = Flask(__name__) @app.route('/wechat/callback', methods=['POST']) def wechat_callback(): data = request.json msg_type = data.get('MsgType') if msg_type == 'text': content = data.get('Content') response_content = process_message_with_fastgpt(content) reply_data = { "msgtype": "text", "text": {"content": response_content} } return make_response(jsonify(reply_data)) ``` 上述代码片段展示了如何定义Flask路由函数`/wechat/callback`监听HTTP POST请求，从中获取JSON格式的消息体后依据不同类型做相应操作；对于文本类型(`'text'`)则进一步传递至下一步骤——利用FastGPT处理输入内容。 #### 利用FastGPT API处理输入内容 当从企业微信获得用户的提问之后，可以向FastGPT发起RESTful API请求，传入问题描述参数从而得到智能化的回答建议。这里假设已准备好访问令牌(token)，它通常由开发者账号申请而得，在实际项目里应当妥善保管且定期更新。 ```python import requests FAST_GPT_API_URL = "https://api.fast-gpt.com/v1/chat/completions" TOKEN = "<your-fast-gpt-access-token>" headers = { 'Authorization': f'Bearer {TOKEN}', 'Content-Type': 'application/json' } def process_message_with_fastgpt(user_input): payload = { "model": "glm-6b", # 或者其他支持模型名称 "messages": [{"role": "user", "content": user_input}] } try: resp = requests.post(FAST_GPT_API_URL, headers=headers, json=payload).json() generated_text = resp['choices'][0]['message']['content'] return generated_text.strip() except Exception as e: print(f"Error occurred while processing message with FastGPT: {e}") return "抱歉，当前无法提供帮助，请稍后再试~" ``` 这段脚本说明了怎样封装一次针对FastGPT对话完成接口的调用流程，包括但不限于组装必要的头部信息、准备发送数据结构体以及异常情况下的友好提示语句设计。 最后一步就是确保整个应用程序能够稳定运行于互联网环境中，使得企业微信能成功触达所设定的Webhook路径完成闭环通信机制。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值