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在数字化时代，拥有一个个人知识库成为了许多技术爱好者的新追求。为了满足这一需求，我特别编写了一篇简明易懂的教程，旨在指导您如何使用FastGPT和Docker Compose来构建您自己的本地知识库。这篇“保姆级”教程，将引导您轻松完成这一任务。
教程概述
本教程的核心焦点在于简化部署过程。我们将通过Docker Compose这一强大工具，快速搭建FastGPT驱动的知识库。然而，需要注意的是，教程更多地关注于部署操作本身，而非FastGPT的深入原理探讨。因此，如果您对FastGPT的工作机制和技术细节感兴趣，我强烈建议查阅官方文档进行更深入的学习。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！
项目地址：https://doc.fastgpt.in/docs/intro/
在线体验地址：https://fastgpt.in
什么是知识库
知识库核心流程图
一、Windows下部署
1.安装Docker Desktop
我们建议将源代码和其他数据绑定到 Linux 容器中时，将其存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。
https://www.docker.com/products/personal/
2.创建目录并下载docker-compose.yml
新建FastGPT文件夹
新建文件config.json、docker-compose.yml
3.启动容器
以管理员身份运行cmd,并进入FastGPT目录
# 在 docker-compose.yml 同级目录下执行 docker-compose pull docker-compose up -d 
4.访问 FastGPT
目前可以通过 localhost:3000 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。
二、Linux下部署
1.安装Docker和Docker-compose
# 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun systemctl enable --now docker # 安装 docker-compose curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose # 验证安装 docker -v docker-compose -v # 如失效，自行百度~ 2.创建目录并下载 docker-compose.yml
# 创建目录 mkdir fastgpt # 进入目录 cd fastgpt # 下载文件 curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json 3.启动容器
# 在 docker-compose.yml 同级目录下执行 docker-compose pull docker-compose up -d 4.访问 FastGPT
目前可以通过 localhost:3000 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。
三、配置文件
docker-compose.yml
# 需要修改 # 中转地址，如果是用官方号，不需要管。务必加 /v1 OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # api-key CHAT_API_KEY=sk-xxxx # 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效 # 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~ # 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。 # 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包） 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:v4.8.4 # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.8.4 # 阿里云 networks: - fastgpt restart: always fastgpt: container_name: fastgpt image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.4 # git # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.4 # 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 volumes: - ./config.json:/app/data/config.json # oneapi mysql: image: mysql:8.0.36 container_name: mysql restart: always ports: - 3306:3306 networks: - fastgpt command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password environment: # 默认root密码，仅首次运行有效 MYSQL_ROOT_PASSWORD: oneapimmysql MYSQL_DATABASE: oneapi volumes: - ./mysql:/var/lib/mysql oneapi: container_name: oneapi image: ghcr.io/songquanpeng/one-api:latest ports: - 3001:3000 depends_on: - mysql networks: - fastgpt restart: always environment: # mysql 连接参数 - SQL_DSN=root:oneapimmysql@tcp(mysql:3306)/oneapi # 登录凭证加密密钥 - SESSION_SECRET=oneapikey # 内存缓存 - MEMORY_CACHE_ENABLED=true # 启动聚合更新，减少数据交互频率 - BATCH_UPDATE_ENABLED=true # 聚合更新时长 - BATCH_UPDATE_INTERVAL=10 # 初始化的 root 密钥（建议部署完后更改，否则容易泄露） - INITIAL_ROOT_TOKEN=fastgpt volumes: - ./oneapi:/data networks: fastgpt: config.json
{ "systemEnv": { "openapiPrefix": "fastgpt", "vectorMaxProcess": 15, "qaMaxProcess": 15, "pgHNSWEfSearch": 100 }, "chatModels": [ { "model": "gpt-3.5-turbo", "name": "GPT35", "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "maxContext": 4000, "maxResponse": 4000, "quoteMaxToken": 2000, "maxTemperature": 1.2, "censor": false, "vision": false, "defaultSystemChatPrompt": "" }, { "model": "gpt-3.5-turbo-16k", "name": "GPT35-16k", "maxContext": 16000, "maxResponse": 16000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "quoteMaxToken": 8000, "maxTemperature": 1.2, "censor": false, "vision": false, "defaultSystemChatPrompt": "" }, { "model": "gpt-4", "name": "GPT4-8k", "maxContext": 8000, "maxResponse": 8000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "quoteMaxToken": 4000, "maxTemperature": 1.2, "censor": false, "vision": false, "defaultSystemChatPrompt": "" }, { "model": "gpt-4-vision-preview", "name": "GPT4-Vision", "maxContext": 128000, "maxResponse": 4000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "quoteMaxToken": 100000, "maxTemperature": 1.2, "censor": false, "vision": true, "defaultSystemChatPrompt": "" } ], "qaModels": [ { "model": "gpt-3.5-turbo-16k", "name": "GPT35-16k", "maxContext": 16000, "maxResponse": 16000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0 } ], "cqModels": [ { "model": "gpt-3.5-turbo", "name": "GPT35", "maxContext": 4000, "maxResponse": 4000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "toolChoice": true, "functionPrompt": "" }, { "model": "gpt-4", "name": "GPT4-8k", "maxContext": 8000, "maxResponse": 8000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "toolChoice": true, "functionPrompt": "" } ], "extractModels": [ { "model": "gpt-3.5-turbo-1106", "name": "GPT35-1106", "maxContext": 16000, "maxResponse": 4000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "toolChoice": true, "functionPrompt": "" } ], "qgModels": [ { "model": "gpt-3.5-turbo-1106", "name": "GPT35-1106", "maxContext": 1600, "maxResponse": 4000, "inputPrice": 0, "outputPrice": 0 } ], "vectorModels": [ { "model": "text-embedding-ada-002", "name": "Embedding-2", "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "defaultToken": 700, "maxToken": 3000, "weight": 100 } ], "reRankModels": [], "audioSpeechModels": [ { "model": "tts-1", "name": "OpenAI TTS1", "inputPrice": 0, "outputPrice": 0, "voices": [ { "label": "Alloy", "value": "alloy", "bufferId": "openai-Alloy" }, { "label": "Echo", "value": "echo", "bufferId": "openai-Echo" }, { "label": "Fable", "value": "fable", "bufferId": "openai-Fable" }, { "label": "Onyx", "value": "onyx", "bufferId": "openai-Onyx" }, { "label": "Nova", "value": "nova", "bufferId": "openai-Nova" }, { "label": "Shimmer", "value": "shimmer", "bufferId": "openai-Shimmer" } ] } ], "whisperModel": { "model": "whisper-1", "name": "Whisper1", "inputPrice": 0, "outputPrice": 0 } } 四、搭建知识库
1.创建知识库
默认使用GPT3.5的
2.导入文本，文档数据等
3.测试向量搜索
导入文档后可以对文本进行测试，0.8215代表文本和知识库的相似程度
4.创建知识库应用
选择需要关联的知识库
5.与知识库进行对话
五、one-api部署国内大模型
项目地址：https://github.com/songquanpeng/one-api
1. docker部署one api
在终端中输入相关命令
项目中的3000端口被占用，需要重新设定一个端口映射
docker run --name one-api -d --restart always -p 13000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api 命令详解
docker run: 这是 Docker 的主要命令之一，用于创建并启动一个新的容器。
–name one-api: 这个选项为即将运行的容器设置一个名字，这里名字被设为 one-api。这样做可以更容易地识别和引用容器。
-d: 这个选项表示容器将在“分离模式”下运行，意味着它会在后台运行。
–restart always: 这指定了容器的重启策略。在这里，always 意味着如果容器停止（无论是由于错误还是由于任何其他原因），它将自动重启。
-p 13000:3000: 这是端口映射。此设置将容器内的 3000 端口映射到宿主机的 13000 端口。这意味着宿主机的 13000 端口上的流量将被转发到容器的 3000 端口。
-e TZ=Asia/Shanghai: 这个选项设置了一个环境变量。在这里，它设置了容器的时区为 Asia/Shanghai。
-v /home/ubuntu/data/one-api:/data: 这是一个卷挂载。它将宿主机的 /home/ubuntu/data/one-api 目录挂载到容器内的 /data 目录。这允许在容器和宿主机之间共享数据。
justsong/one-api: 这是要运行的 Docker 镜像的名称。在这个例子中，它将从 Docker Hub（或者其他配置的注册中心）拉取名为 justsong/one-api 的镜像。
2.登入one api
根据设定的端口，在浏览器内输入localhost:13000
默认账号：root
默认密码：123456
第一次登陆需要重新设置8位密码。
3.创建渠道和令牌
添加新的渠道
阿里云的api-key
添加令牌
4.修改FastGPT内配置文件
config.json
"chatModels": [ ... { "model": "qwen-turbo", "name": "通义千问", "maxContext": 8000, "maxResponse": 4000, "quoteMaxToken": 2000, "maxTemperature": 1, "vision": false, "defaultSystemChatPrompt": "" } ... ] docker-compose.yml
# base_url为ip地址:13000 - OPENAI_BASE_URL=http://*******:13000/v1 # api-key点击令牌复制的key - CHAT_API_KEY=sk-7s1VO4aKfcEkfgQ3Fd35Bf10C60244799c88Ae40Ca98FdF0 修改完成后执行指令
docker-compose pull docker-compose up -d 在应用中可以选择对应的模型
六、总结
我非常鼓励所有读者亲自实践本教程，并与我分享您的体验。如果在实践过程中遇到任何挑战，或有任何疑问，欢迎在评论区留言。在这个平台上，我们可以共同探讨，解决遇到的问题，共同成长。
构建个人知识库不仅是一个技术挑战，更是一次学习和成长的旅程。本教程旨在为您铺平这条路，帮助您轻松起步。记得，在掌握基础之后，一定要查阅官方文档，深入理解背后的技术原理，这将对您的技术成长大有裨益。
期待看到您的实践成果，并期待在技术的道路上与您携手前行！
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