fastgpt

828华为云征文 | 云服务器Flexus X实例：RAG 开源项目 FastGPT 部署，玩转大模型目录一、FastGPT 简介二、FastGPT 部署2.1 下载启动文件2.2 开放端口权限2.3 启动 FastGPT

大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库参考:Ollama 中文文档由于M3E模型不可商用,由可商用模型bge-m3替换,安装

FastGPT如何增减用户开源版本的FastGPT默认只有一个超级用户root，为了更好地管理应用和知识库，可以通过操作MongoDB数据库来增加新的用户和团队。

Chainlit接入FastGpt接口完美对接，实现全新的用户聊天界面由于fastgpt只提供了一个分享用的网页应用，网页访问地址没法自定义，虽然可以接入NextWeb/ChatGPT web等开源应用。但是如果我们想直接给客户应用，还需要客户去设置配置，里面还有很多我们不想展示给客户的东西怎么办？于是，我使用Chainlit实现了一个无缝快速接入fastgpt实现自定义用户使用界面的应用，代码清晰简单。还可以自定义logo、欢迎语、网站图标等。之前写一个一篇文章《Chainlit接入FastGpt接口快速实现自定义用户聊天界面》文章中实现了Fastgpt的对话接口，

FastGPT 知识库搜索测试功能解析目录一、代码解析1.1 searchTest.ts1.2 controller.ts本文接上一篇文章FastGPT 知识库搜索测试功能解析对具体代码进行解析。

【机器学习】FastGPT 知识库搜索测试功能解析本文以 FastGPT 知识库的搜索测试功能为入口，分析 FastGPT 的知识检索流程。搜索测试功能包含三种类型：语义检索、全文检索、混合检索。

伪装成塔的小兵

FastGPT连接OneAI接入网络模型本文档参考FastGPT的官方文档部署架构图本架构是用docker-compose进行部署有些容器的镜像可能很难拉下来，这时可以配一个加速器或者把docker-compose.yml里的镜像源换成国内的阿里源

FastGPT源码部署，不使用docker在使用FastGPT的过程中，可能有的功能不符合自己的需求。如果使用docker部署没办法修改源码二次开发，所以需要本地通过源码部署。操作如下：

代码讲故事

RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对！CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道，全球冠军被算力选手夺走了RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对！CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道，全球冠军被算力选手夺走了。

机器玄学实践者

FastGPT部署部署脚本# 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=https://key.wenwen-ai.com/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-rqcfk0jpAxF0f962a768aF2456c9252De0f6a1e6cF0

机器玄学实践者

【AI工作流-AI-Agent】FastGPT新建应用并用openai接口调用FastGPT是一个AI工作流搭建平台，它是一个开源框架，支持聊天，RAG（知识库），工作流编排。缺点是不支持AI搜索，模型支持需要依赖于第三方部署框架例如oneapi，ollama等。

FastGPT + OneAPI 构建知识库这个在前面的文章FastGPT私有化部署+OneAPI配置大模型中其实已经说过，大概就是部署完成OneAPI后，分别新建令牌和渠道，并完成FastGPT的配置。

Fastgpt配合chatglm+m3e或ollama+m3e搭建个人知识库人工智能大语言模型是近年来人工智能领域的一项重要技术，它的出现标志着自然语言处理领域的重大突破。这些模型利用深度学习和大规模数据训练，能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了强大的文本处理能力。AI大语言模型的技术原理主要基于深度学习和自然语言处理技术，通过自监督学习和大规模文本数据的预训练来学习语言的表示。训练完成后，可以通过微调等方法，将模型应用于特定的任务和应用场景。未来，AI大语言模型有望在更多领域发挥作用，包括自然语言理解、文本生成、对话系统、语言翻译等。它们可以用于自动摘要、文档生成、智

Fastgpt 无法启动或启动后无法正常使用的讨论（启动失败、用户未注册等问题这里）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！

基于OneAPI+ChatGLM3-6B+FastGPT搭建LLM大语言模型知识库问答系统拉取镜像创建挂载目录启动容器访问IP:3001 注意：用户默认root 密码默认123456，首次登录后务必修改密码

Mac下使用Docker快速布署FastGPT实现AI私有知识库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！

本地部署FastGPT使用在线大语言模型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：

本地部署 FastGPTFastGPT 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！