FastGPT 使用教程

开箱即用的知识库问答平台

开源项目

📖 项目简介

FastGPT 是一个开源的 AI 应用构建平台,把知识库问答里最麻烦的几步铺好了:资料导入、自动切片、向量检索、带引用的回答、可视化工作流。你不用自己接向量库,也不用自己写检索和聊天界面。

官方定位是:开箱即用的数据处理、模型调用和 RAG 检索,再用 Flow 把节点拖成工作流,就能部署一套问答系统,不用做大量配置。回答下面会标出引用了几条,点开能看到对应原文。答错了可以当场改,改完写回知识库。

社区版用 Docker 部署。登录后至少要配一个语言模型和一个索引模型,知识库才能用。做好的应用可以发成免登录网页、嵌进自己的网站,也可以走兼容接口,给别的程序或 Codex 调用。仓库许可证以 LICENSE 文件为准,商用前先打开看一眼。

✨ 核心亮点

📥
资料丢进去就切好
支持文本、Markdown、PDF、Word、表格和网页链接,自动分段、建索引
📎
回答带着引用
回复下面标出引用条数,点开能对上原文,方便核对
🔀
工作流拖着连
知识库检索、模型、条件判断都是节点,想加步骤就再拖一个
✏️
答错了能改回去
不满意的回答可以直接改,确认后写回知识库

🧩 它能做什么、输出什么

项目说明
输入TXT、MD、HTML、PDF、Docx、PPTX、CSV、XLSX,也支持网页链接和手动录入
适用类型行业资料、产品手册、项目文档,做成可追问的问答
输出带引用的回答;可发布成网页、嵌入页面或兼容接口
处理方式直接分段,或拆成问答对。混合检索加重排
编排Flow 工作流:知识库搜索、对话模型、问题分类、HTTP 等节点

🖥️ 环境要求

环境建议配置
操作系统Linux、macOS,或 Windows 的 WSL
运行环境Docker,以及 2.17 以上的 Docker Compose
测试机PgVector 版本,官方写的最低是 2 核 4G
大约 100 万组向量官方建议 4 核 8G,磁盘 50GB 起
没有服务器可以用官方在线版,地址在文末折叠块里
模型至少配一个语言模型、一个索引模型,否则知识库不能用

🚀 如何使用

💡
先把服务跑起来,配好两个模型,再建知识库、挂到应用上。切片参数用默认即可。
1

确认 Docker 可用

在终端执行下面两行,都能打出版本号再继续。Windows 请在 WSL 里做。

bash docker -v docker compose version
2

按官方脚本部署

打开文末折叠块里的部署文档,复制「交互式脚本」那一行,在 Linux 或 WSL 里执行。脚本会下载编排文件、生成登录密码,并问你对外访问地址。完成后在同一目录启动:

bash docker compose --profile prepull pull docker compose up -d

浏览器打开你填的访问地址。用户名是 root,密码在生成的编排文件里,变量名是 DEFAULT_ROOT_PSW。这个文件要留着,后面升级靠它。

3

配模型,建知识库

第一次登录会提示还没有语言模型和索引模型,按页面跳转各配一个。然后新建知识库,把资料传进去,或粘贴网页链接。处理方式二选一:按长度分段,或拆成问答对。默认不用改参数。

导入时这几项够用:

参数作用
trainingTypechunk 按长度切;qa 拆成问答对
chunkSize分块大小,自动模式下默认 1500,一般不用改
indexSize索引大小,自动模式下默认 512,要小于索引模型的上限
4

建应用,挂上知识库

新建一个简易应用,在应用配置里选中刚才的知识库,保存。右侧调试里问一句,回答下面应出现「引用了几条」。答得不对,用反馈把正确答案写回去,确认导入。

发布时可以选免登录链接,或嵌进自己的网页,或打开兼容接口给别的程序调用。链接和密钥只放在折叠块和你自己的配置里,不要截进视频。

5

工作流,以及给 Codex 用

简单问答用简易配置就够。要加判断、搜索或别的步骤,点高级编排,从左侧拖「知识库搜索」接到对话节点上。

给 Codex 用:私有化 4.9.6 及以上可以把应用发布成 MCP,把地址写进 Codex 的配置文件。官方示例客户端是 Cursor,Codex 走同一套 HTTP 地址,要自己试通再写进配置。地址格式和请求头放在文末折叠块,视频里不要露出。

✅
通了之后,Codex 里问的是你这份资料,回答可以带回引用,而不是凭印象编。

🎯 典型应用场景

📘
产品手册问答
整套手册导进去,问参数和用法,回答带引用
🧑‍💻
项目文档助手
把仓库说明和接口说明放进一个库,新人直接问
🎥
内容素材库
选题、脚本、资料剪成条,写的时候按库来查
🔁
答错就改
错的回答当场改掉,写回库里,下次按改过的答
🔀
多一步的流程
检索之后再分类、再去调一个接口,用工作流拖出来
🔌
接到别的程序
发布成网页,或用兼容接口接到自己的工具里

📈 和自己写一套比

环节自己搭用它
切片和索引自己选向量库、写分段导入时自动做,默认参数就能问
检索自己接混合检索和重排知识库搜索节点直接用
界面自己做聊天页调试预览和免登录分享都有
核对答案多半只有一段话回答下面带引用条数,能点开原文
测试机配置看你选的向量库官方 PgVector 测试最低 2 核 4G
🧠
它做的是把 RAG 那条链路收成一个可以点的后台:导入、检索、引用、编排、发布。模型仍然要你自己配,它不自带模型。

❓ 常见问题

Q: 登录后提示还不能用?

缺语言模型或索引模型。到管理员的模型配置里两个都配上,再回来建知识库。

Q: 容器一起就退出,日志里是 Illegal instruction?

常见是 CPU 不支持 AVX,Mongo 5 起不来。把 Mongo 镜像换成 4.4 这一支,再启动。

Q: 上传文件失败,对象存储报 403?

对外的存储地址不能填本机回环地址。填宿主机的固定地址或域名,保证签发和实际上传用的是同一个地址。

Q: 登录后页面点什么都没反应?

关掉这个浏览器标签,重新打开一次。刷新往往没用。

Q: root 密码是什么?重启后变了?

看编排文件里的 DEFAULT_ROOT_PSW。每次重启都会按这个值重置 root 密码,所以要改就改这个变量再重启。

Q: 回答在编,没有按资料来?

先确认应用已经挂上知识库,调试里能看到引用条数。资料里没有的问题,要在应用里设好「搜不到时怎么回」,否则模型会自己补。

Q: 支持哪些文件?

文本、Markdown、HTML、PDF、Word、PPT、CSV、Excel,以及网页链接。也可以手动粘贴问答。

Q: 向量库用哪个?

试用用 PgVector,官方写明适合大约 5000 万组以下。量再大看 Milvus。部署文档里每种库有一份编排文件。

Q: 怎么接到 Codex?

4.9.6 及以上可以把应用发布成 MCP,地址写进 Codex 配置。官方文档演示的是 Cursor。Codex 对 HTTP 型 MCP 偶发连不上,连不上就先不要写进教程对外说「已经接通」。

Q: 4.17 启动失败,提示 AI Proxy?

从 4.17 起必须配 AI Proxy 的地址和管理员令牌,只填模型地址替代不了。令牌放在编排文件里,不要截图。

Q: 可以商用吗?

看仓库根目录的 LICENSE。社区版和商业版能力不一样,自动索引、图片索引这类以你部署的版本实际开关为准,不要把没装上的功能写进对外介绍。