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FastGPT安装前，系统环境准备工作？方法一：打开控制面板 -> 程序 -> 启用或关闭Windows功能->勾选 “适用于Linux的Vindows子系统”

哈哈，柳暗花明

【AI工具】FastGPT：开启高效智能问答新征程在人工智能飞速发展的当下，各类 AI 工具如雨后春笋般涌现。FastGPT 作为一款基于大语言模型（LLM）的知识图谱问答系统，凭借其强大的数据处理和模型调校能力，为用户带来了便捷的使用体验。今天，就让我们深入探索 FastGPT 的世界，了解它的技术原理、使用方法以及实际应用场景。

慕斯策划一场流浪

fastGPT—前端开发获取api密钥调用机器人对话接口（HTML实现）官网文档链接：OpenAPI 介绍 | FastGPT首先按照文档说明创建api密钥注意事项：1、把apiKey替换为你自己的创建的 API 密钥；

【FastGPT】利用知识库创建AI智能助手关于FastGPT的部署，官方提供了docker-compose方式的部署文档，如果使用的是podman和podman-compose的同学，可以参考这篇文章【FastGPT】Linux系统使用podman-compose方式部署指南

Windows 上源码安装 FastGPTFastGPT 是一个强大的 AI RAG 平台，值得我们去学习了解。与常见的 Python 体系不同，Fast GPT 采用 Node.js/Next.js 平台（对于广大 JS 开发者或前端开发者比较亲切友好），安装或部署比较简单。虽然一般情况下推荐简单的 Docker 方式部署。但是这里采用源码构建的方式进行部署，以便更好地深入了解 FastGPT，同时在生产环境中，也推荐使用源码编译的方式部署。

伪装成塔的小兵

Windows使用docker部署fastgpt出现的一些问题猜测是权限问题，请教了fastgpt的飞书社区之后更改yml文件解决办法：起初是发现fastgpt的网页打不开

人工智能小豪

水务+AI应用探索（一）| FastGPT+DeepSeek 本地部署在当下的科技浪潮中，AI 无疑是最炙手可热的焦点之一，其强大的能力催生出了丰富多样的应用场景，广泛渗透到各个行业领域。对于水务行业而言，AI 的潜力同样不可估量。为了深入探究 AI 在水务领域的实际应用成效，切实掌握与之相关的前沿应用技术，我们积极开展了 AI 在水务业务应用方面的实践工作，力求为行业发展带来新的突破与变革。

产品媛Gloria Deng

关于使用FastGPT 摸索的Q&A近期在通过fastGPT，创建一些基于特定业务场景的、相对复杂的Agent智能体应用。工作流在AI模型的基础上，可以定义业务逻辑，满足输出对话之外的需求。

少喝冰美式

docker-compose本地部署FastGPT与简单使用本文主要对如何在本地部署FastGPT进行记录与说明，因为笔者暂时不是专门从事AI与大模型研究工作且目前理解不够，所以还不能对其中配置细节与原理阐述清楚，有待后续发掘。

华尔街的幻觉

FastGPT部署通义千问Qwen和智谱glm模型|OneAPI配置免费的第三方API继这篇博客之后从零开始FastGPT本地部署|Windows有同学问，不想在多个平台申请API-Key，不好管理且要付费，有木有白嫖方案呀？

【AI开源项目】FastGPT - 快速部署FastGPT以及使用知识库的两种方式！在人工智能的浪潮中，生成式预训练变换器（GPT）正以其强大的文本生成能力引领潮流。今天，我们将深入探讨FastGPT，这一由FastAI团队开发的前沿大模型，了解其架构、应用场景以及与其他大模型的对比，帮助你更好地掌握这一技术的价值和应用。

【AI工作流】FastGPT - 深入解析FastGPT工作流编排：从基础到高级应用的全面指南一、工作流编排概述二、FastGPT的节点类型三、工作流中的流向结语在当今快速发展的人工智能领域，工作流编排的能力已成为提升用户体验和应用效率的关键因素。FastGPT作为一款强大的知识库和工作流工具，凭借其灵活的节点设计和简化的操作流程，帮助用户快速构建高效的知识库应用。本文将深入探讨FastGPT的工作流编排，带您了解其核心功能、节点类型及流向控制，助您在实际应用中游刃有余。

【AI工作流】FastGPT - 深入解析FastGPT工作流编排：从基础到高级应用的全面指南在当今快速发展的人工智能领域，工作流编排的能力已成为提升用户体验和应用效率的关键因素。FastGPT作为一款强大的知识库和工作流工具，凭借其灵活的节点设计和简化的操作流程，帮助用户快速构建高效的知识库应用。本文将深入探讨FastGPT的工作流编排，带您了解其核心功能、节点类型及流向控制，助您在实际应用中游刃有余。

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fastGpt参考本地部署FastGPT使用在线大语言模型在rockylinux中安装的，ollama由1.5G，还是比较大，所有采用在windows下下载，然后安装的方式，linux安装

努力的小Qin

Fastgpt学习（4）- 使用Github Action构建Docker镜像本地开发修改代码后需要构建适用于不用系统架构的Docker镜像，在本地MacOS (m1) 上一直报错，无法完成镜像构建，遂转使用Github Action构建镜像。

努力的小Qin

FastGPT本地开发之通过Navicat管理MongoDB、PostgreSQL数据库前期已经完成FastGPT的本地化部署工作，通过Docker启动FastGPT的相关容器即可运行。（共6个容器）

努力的小Qin

Fastgpt本地化部署 - 以MAC为例Docker环境、网络本地创建文件夹命名为fastgpt，在该文件夹下创建config.json 和 docker-compose.yml 文件。

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