828华为云征文 | 云服务器Flexus X实例：RAG 开源项目 FastGPT 部署，玩转大模型

[一、FastGPT 简介](#一、FastGPT 简介)

[二、FastGPT 部署](#二、FastGPT 部署)

[2.1 下载启动文件](#2.1 下载启动文件)

[2.2 开放端口权限](#2.2 开放端口权限)

[2.3 启动 FastGPT](#2.3 启动 FastGPT)

[三、FastGPT 运行](#三、FastGPT 运行)

[3.1 登录 FastGPT](#3.1 登录 FastGPT)

[3.2 知识库](#3.2 知识库)

[3.3 应用](#3.3 应用)

四、总结

本篇文章主要通过 Flexus云服务器X实例部署 RAG 开源项目 FastGPT，通过 FastGPT 可以使用大模型生成用户需要的内容。 Flexus云服务器X实例具有柔性算力，六倍性能，旗舰体验，覆盖高科技、零售、金融、游戏等行业大多数通用工作负载场景，完全可以支持 FastGPT 的部署、运行和使用，而且，Flexus云服务器X实例能够提供完备的产品能力，可以基于业务诉求灵活自定义拓扑组网，支持灵活自定义vCPU和内存配比，完全基于业务资源诉求选择合适规格，节省资源开销等优势，需要的小伙伴赶紧用起来吧！

一、FastGPT 简介

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！

具有如下特性：

（1）**专属 AI 客服：**通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题；

（2）**简单易用的可视化界面：**FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程；

（3）**自动数据预处理：**提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中"直接分段"支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能；

（4）**工作流编排：**基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等；

（5）**强大的 API 集成：**FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台。

二、FastGPT 部署

2.1 下载启动文件

首先，创建一个目录方便存储部署的文件，执行如下命令创建目录。

bash 复制代码

root@flexusx-7305:~# mkdir fastgpt

进入 fastgpt 目录，下载 config.json 文件。

bash 复制代码

root@flexusx-7305:~# cd fastgpt 
root@flexusx-7305:~/fastgpt# curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  6637  100  6637    0     0  17283      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 17283
root@flexusx-7305:~#

如上所示，下载成功。config.json 文件是用于配置 FastGPT，包括大模型、向量数据库、重排模型等，config.json 文件部分内容如下所示。

bash 复制代码

{ 
  "feConfigs": {
    "lafEnv": "https://laf.dev" // laf环境。 https://laf.run （杭州阿里云） ,或者私有化的laf环境。如果使用 Laf openapi 功能，需要最新版的 laf 。
  },
  "systemEnv": {
    "vectorMaxProcess": 15,
    "qaMaxProcess": 15,
    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
  },
  "llmModels": [
    {
      "model": "gpt-4o-mini", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
      "name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo
      "maxContext": 125000, // 最大上下文
      "maxResponse": 16000, // 最大回复
      "quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
      "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版）
      "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
      "vision": true, // 是否支持图片输入
      "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持）
      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
      "defaultConfig": {}, // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
      "fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
    },
    {
      "model": "gpt-4o",
      "name": "gpt-4o",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "maxContext": 125000,
      "maxResponse": 4000,
      "quoteMaxToken": 120000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "charsPointsPrice": 0,
      "censor": false,
      "vision": true,
      "datasetProcess": false,
      "usedInClassify": true,
      "usedInExtractFields": true,
      "usedInToolCall": true,
      "usedInQueryExtension": true,
      "toolChoice": true,
      "functionCall": false,
      "customCQPrompt": "",
      "customExtractPrompt": "",
      "defaultSystemChatPrompt": "",
      "defaultConfig": {},
      "fieldMap": {}
    },

然后，下载 Docker yml 文件，执行如下命令。

bash 复制代码

root@flexusx-7305:~/fastgpt# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  5577  100  5577    0     0  14448      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 14448
root@flexusx-7305:~#

docker-compose.yml 里面的镜像需要修改为国内镜像，如下所示。

bash 复制代码

version: '3.3'
services:
  # db
  pg:
    #image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 阿里云
    container_name: pg
    restart: always
    ports: # 生产环境建议不要暴露
      - 5432:5432
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 这里的配置只有首次运行生效。修改后，重启镜像是不会生效的。需要把持久化数据删除再重启，才有效果
      - POSTGRES_USER=username
      - POSTGRES_PASSWORD=password
      - POSTGRES_DB=postgres
    volumes:
      - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data
  mongo:
    #image: mongo:5.0.18 # dockerhub
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
    # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
    container_name: mongo
    restart: always
    ports:
      - 27017:27017
    networks:
      - fastgpt
    command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
    entrypoint:
      - bash
      - -c
      - |
        openssl rand -base64 128 > /data/mongodb.key
        chmod 400 /data/mongodb.key
        chown 999:999 /data/mongodb.key
        echo 'const isInited = rs.status().ok === 1
        if(!isInited){
          rs.initiate({
              _id: "rs0",
              members: [
                  { _id: 0, host: "mongo:27017" }
              ]
          })
        }' > /data/initReplicaSet.js
        # 启动MongoDB服务
        exec docker-entrypoint.sh "$$@" &

        # 等待MongoDB服务启动
        until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do
          echo "Waiting for MongoDB to start..."
          sleep 2
        done

        # 执行初始化副本集的脚本
        mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js

        # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
        wait $$!
# fastgpt
  sandbox:
    container_name: sandbox
    #image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:latest # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest # 阿里云
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    #image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.9 # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9 # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
      - sandbox
    restart: always
    environment:
      # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # AI模型的API地址哦。务必加 /v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。
      - OPENAI_BASE_URL=http://oneapi:3000/v1
      # AI模型的API Key。（这里默认填写了OneAPI的快速默认key，测试通后，务必及时修改）
      - CHAT_API_KEY=sk-fastgpt
      # 数据库最大连接数
      - DB_MAX_LINK=30
      # 登录凭证密钥
      - TOKEN_KEY=any
      # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
      - ROOT_KEY=root_key
      # 文件阅读加密
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
      - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # pg 连接参数
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
      # sandbox 地址
      - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
      # 日志等级: debug, info, warn, error
      - LOG_LEVEL=info
      - STORE_LOG_LEVEL=warn
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json
............

需要将对应的镜像（image处）替换为国内镜像源。

2.2 开放端口权限

FastGPT 需要使用 3000 端口，所以需要开放 3000 端口。

在基本信息中，点击安全组，如下所示。

然后，点击配置规则，配置对应的端口，如下所示。

然后，点击入方向规则，如下所示。

然后，点击添加规则，如下所示。

最后，填写优先级、策略、类型、协议端口、源地址等，点击确定即可添加。

2.3 启动 FastGPT

最后，执行命令 docker-compose up -d 启动容器，如下所示。

bash 复制代码

root@flexusx-7305:~/fastgpt# docker-compose up -d
Pulling pg (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0)...
v0.7.0: Pulling from fastgpt/pgvector
b0a0cf830b12: Pull complete
b311dac095c3: Pull complete
36163cea98c3: Pull complete
fe401a45083b: Pull complete
b4f63e66f657: Pull complete
9a8245430c33: Pull complete
74c893d239e5: Pull complete
789ed9a95b21: Pull complete
5b691e4e12b4: Pull complete
e502d5360f88: Pull complete
0292671f3c2d: Pull complete
5247a27db111: Pull complete
b3a42a5269c3: Pull complete
5fc19b802589: Pull complete
973f95d4f335: Pull complete
694339e21380: Pull complete
Digest: sha256:27df42f0d0be8d5623ff1aea5fea7134e175af1cdef62d9df00b322a3c85edc9
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0
Pulling mongo (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18)...
5.0.18: Pulling from fastgpt/mongo
99803d4b97f3: Pull complete
6653ceb22977: Pull complete
e067c5774dde: Pull complete
3f2512535c9b: Pull complete
95823dd64119: Pull complete
806644aafaf1: Pull complete
b6eb4ecca0a2: Pull complete
a85fb80d261c: Pull complete
b8e25023b418: Pull complete
Digest: sha256:2b7e5f3ddc4f4707cdf72bd55e50a0dbd34b5832e5e97d9fdf5adc19abebf068
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18
Pulling sandbox (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest)...
latest: Pulling from fastgpt/fastgpt-sandbox
ec99f8b99825: Already exists
826542d541ab: Pull complete
dffcc26d5732: Pull complete
db472a6f05b5: Pull complete
ecd04a51a4f0: Pull complete
545ea84d560a: Pull complete
c58556c21eaf: Pull complete
Digest: sha256:713b33d3046df1dbad4d8a96e96d6768da40b37725aae51d62c65f78d142f7f0
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest
Pulling fastgpt (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9)...
v4.8.9: Pulling from fastgpt/fastgpt
ec99f8b99825: Already exists
826542d541ab: Already exists
dffcc26d5732: Already exists
db472a6f05b5: Already exists
491fb52a5552: Pull complete
e976869203ad: Pull complete
3752adf5e588: Pull complete
4f4fb700ef54: Pull complete
16dac137804b: Pull complete
6e71790b1b02: Pull complete
182766849e9d: Pull complete
dcb3c7036667: Pull complete
953e3286d363: Pull complete
b07e2289cb81: Pull complete
12cd02b56be5: Pull complete
1cb02e13b272: Pull complete
bf8bf6a61713: Pull complete
ccd96c6d5426: Pull complete
303d7b560361: Pull complete
9b6e2c2688e6: Pull complete
d44f4ca5f7c4: Pull complete
Digest: sha256:91e1bc8349f477c0c70b25a0dbeb7394240aac515ee5dd9e8c7c6e44b2d3da4a
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9
Pulling mysql (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36)...
8.0.36: Pulling from fastgpt/mysql
bd37f6d99203: Pull complete
d2433cba0951: Pull complete
13702d9fe3c3: Pull complete
83bcc87284a1: Pull complete
c38d8660e1fa: Pull complete
7e1bc321f421: Pull complete
bddd54b9c549: Pull complete
4eaae1e844ac: Pull complete
5196e1e87d8f: Pull complete
6586d096303c: Pull complete
cf55ff1c80af: Pull complete
Digest: sha256:c57363379dee26561c2e554f82e70704be4c8129bd0d10e29252cc0a34774004
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36
Pulling oneapi (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6)...
v0.6.6: Pulling from fastgpt/one-api
4abcf2066143: Already exists
17841cb3f506: Pull complete
4394f95d2b0d: Pull complete
7fcd5fcce5af: Pull complete
Digest: sha256:480a8d63af5057f7d81437dc138da941998657779b6c0150fd5e595b6ff72c71
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6
Creating pg      ... done
Creating mongo   ... done
Creating sandbox ... done
Creating mysql   ... done

如上所示，分别拉取了pgvector、mongo、fastgpt-sandbox、fastgpt、mysql、one-api 镜像。

通过 docker ps 查看当前运行的镜像，如下所示。

bash 复制代码

root@flexusx-7305:~/fastgpt# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                                                                        COMMAND                  CREATED        STATUS        PORTS                                                  NAMES
68a1f9a73e58   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9                     "sh -c 'node --max-o..."   22 hours ago   Up 22 hours   0.0.0.0:3000->3000/tcp, :::3000->3000/tcp              fastgpt
b57af8cd1b6b   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6                     "/one-api"               22 hours ago   Up 22 hours   0.0.0.0:3001->3000/tcp, [::]:3001->3000/tcp            oneapi
2de37c379c6a   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36                       "docker-entrypoint.s..."   22 hours ago   Up 22 hours   0.0.0.0:3306->3306/tcp, :::3306->3306/tcp, 33060/tcp   mysql
9d7906452f26   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest             "docker-entrypoint.s..."   22 hours ago   Up 22 hours                                                          sandbox
6f9c7f088d9d   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18                       "bash -c 'openssl ra..."   22 hours ago   Up 22 hours   0.0.0.0:27017->27017/tcp, :::27017->27017/tcp          mongo
3867cf7f6df9   registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0                    "docker-entrypoint.s..."   22 hours ago   Up 22 hours   0.0.0.0:5432->5432/tcp, :::5432->5432/tcp              pg
89bb9f7a3dd1   swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/justsong/one-api:v0.6.0   "/one-api"               2 days ago     Up 23 hours   0.0.0.0:3002->3000/tcp, [::]:3002->3000/tcp            one-api
65fe1c102df6   daocloud.io/library/mysql:8                                                  "docker-entrypoint.s..."   4 days ago     Up 23 hours   3306/tcp, 33060/tcp                                    root_db_1
root@flexusx-7305:~/fastgpt#

三、FastGPT 运行

3.1 登录 FastGPT

在浏览器中访问 http://服务器IP:3000，FastGPT界面如下所示。

默认用户是 root，密码是 1234，登录后如下所示。

3.2 知识库

点击知识库，右上角点击新建，如下所示。

然后填写知识库名称，创建完成，知识库如下所示。

然后，可以点击新建/导入按钮导入文档。

3.3 应用

点击工作台，点击右上角新建，如下所示。

输入名称，创建应用完成，如下所示。

可以在 AI 配置中选择模型，填写提示词，关联知识库，知识库可以选择 3.2 知识库中创建的，如下所示。

配置完大模型后可以在右侧聊天窗口开启聊天。

四、总结

通过本篇文章，使用 Flexus云服务器X实例 实例部署 FastGPT ，整个过程非常顺利，包括：下载配置文件、拉取镜像、启动容器、远程访问 FastGPT等，而且 Flexus云服务器X实例 具有高安全性，开放端口需要配置对应的规则，可以保障 FastGPT 的安全运行，有需要的小伙伴赶紧用起来吧！