一、安装

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然
开源开放，功能强大丰富，支持MCP、多渠道模型接入，且使用简单灵活，易于扩展和集成
功能特点在于全能知识库、可视化工作流编排、数据智能解析、强大的 API 集成
开源地址参考：https://github.com/labring/FastGPT
官方文档参考：https://doc.tryfastgpt.ai/docs/
FastGPT知识库核心流程图参考下图

二、安装

1. 参考官方的部署结构图，如下：

2. 使用docker-compose快速启动项目（建议）

服务器要求：2核4G，当然越高越好
提前安装准备好Docker、docker-compose环境（自行安装，这里不再赘述）
官方提供多种不同向量数据库的启动方案，包括：pgvector版本、oceanbase版本、milvus 版本、zilliz 版本，相关启动配置文件参考：https://github.com/labring/FastGPT/tree/main/deploy/docker

这里以pgvector版本为例，需要新建两个文件，一个是config.json、一个是docker-compose.yml，配置内容如下
config.json，源文件地址：https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

// 已使用 json5 进行解析，会自动去掉注释，无需手动去除
{
  "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 。
    "mcpServerProxyEndpoint": "" // mcp server 代理地址，例如： http://localhost:3005
  },
  "systemEnv": {
    "vectorMaxProcess": 10, // 向量处理线程数量
    "qaMaxProcess": 10, // 问答拆分线程数量
    "vlmMaxProcess": 10, // 图片理解模型最大处理进程
    "tokenWorkers": 30, // Token 计算线程保持数，会持续占用内存，不能设置太大。
    "hnswEfSearch": 100, // 向量搜索参数，仅对 PG 和 OB 生效。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
    "hnswMaxScanTuples": 100000, // 向量搜索最大扫描数据量，仅对 PG生效。
    "customPdfParse": {
      "url": "", // 自定义 PDF 解析服务地址
      "key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥
      "doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥
      "price": 0 // PDF 解析服务价格
    }
  }
}

docker-compose.yml，源文件地址：https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml

# 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:0.8.0-pg15 # docker hub
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 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
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'username', '-d', 'postgres']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
  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')"; 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 $$!

  redis:
    image: redis:7.2-alpine
    container_name: redis
    # ports:
    # - 6379:6379
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
    command: |
      redis-server --requirepass mypassword --loglevel warning --maxclients 10000 --appendonly yes --save 60 10 --maxmemory 4gb --maxmemory-policy noeviction
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'redis-cli', '-a', 'mypassword', 'ping']
      interval: 10s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 30s
    volumes:
      - ./redis/data:/data

  # fastgpt
  sandbox:
    container_name: sandbox
    image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.9.11 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:v4.9.11 # 阿里云
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
  fastgpt-mcp-server:
    container_name: fastgpt-mcp-server
    image: ghcr.io/labring/fastgpt-mcp_server:v4.9.11 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-mcp_server:v4.9.11 # 阿里云
    ports:
      - 3005:3000
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
    environment:
      - FASTGPT_ENDPOINT=http://fastgpt:3000
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.9.11 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.9.11 # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
      - sandbox
    restart: always
    environment:
      # 前端外部可访问的地址，用于自动补全文件资源路径。例如 https:fastgpt.cn，不能填 localhost。这个值可以不填，不填则发给模型的图片会是一个相对路径，而不是全路径，模型可能伪造Host。
      - FE_DOMAIN=
      # 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 Proxy 的地址，如果配了该地址，优先使用
      - AIPROXY_API_ENDPOINT=http://aiproxy:3000
      # AI Proxy 的 Admin Token，与 AI Proxy 中的环境变量 ADMIN_KEY
      - AIPROXY_API_TOKEN=aiproxy
      # 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
      # Redis 连接参数
      - REDIS_URL=redis://default:mypassword@redis:6379
      # sandbox 地址
      - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
      # 日志等级: debug, info, warn, error
      - LOG_LEVEL=info
      - STORE_LOG_LEVEL=warn
      # 工作流最大运行次数
      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
      # 批量执行节点，最大输入长度
      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
      # 自定义跨域，不配置时，默认都允许跨域（多个域名通过逗号分割）
      - ALLOWED_ORIGINS=
      # 是否开启IP限制，默认不开启
      - USE_IP_LIMIT=false
      # 对话文件过期天数
      - CHAT_FILE_EXPIRE_TIME=7
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json

  # AI Proxy
  aiproxy:
    image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.7
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.7 # 阿里云
    container_name: aiproxy
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      aiproxy_pg:
        condition: service_healthy
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 对应 fastgpt 里的AIPROXY_API_TOKEN
      - ADMIN_KEY=aiproxy
      # 错误日志详情保存时间（小时）
      - LOG_DETAIL_STORAGE_HOURS=1
      # 数据库连接地址
      - SQL_DSN=postgres://postgres:aiproxy@aiproxy_pg:5432/aiproxy
      # 最大重试次数
      - RETRY_TIMES=3
      # 不需要计费
      - BILLING_ENABLED=false
      # 不需要严格检测模型
      - DISABLE_MODEL_CONFIG=true
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:3000/api/status']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
  aiproxy_pg:
    image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg15 # docker hub
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 阿里云
    restart: unless-stopped
    container_name: aiproxy_pg
    volumes:
      - ./aiproxy_pg:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_DB: aiproxy
      POSTGRES_PASSWORD: aiproxy
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'postgres', '-d', 'aiproxy']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
networks:
  fastgpt:

在同一个目录下建好上面两个文件后，直接运行命令启动

docker-compose up -d

确保所有服务正常运行，如下

初始内存占用情况，如下

三、使用示例

1. 登录后台系统，访问：http://127.0.0.1:3000/

默认登录账号密码：root/1234，要修改密码需要编辑docker-compose.yml中的环境变量 DEFAULT_ROOT_PSW 并重启

2. 新增一个可用的模型渠道

新增渠道如下，可以接入多种模型厂商渠道，自定义模型和代理地址
最基本需要接入两个模型，一个是语言模型（这里使用Deepseek-v3）,一个文本索引模型（这里使用bge-m3）

3. 搭建一个知识库并应用起来（以我的博客内容作为知识库为例）

新增知识库，指定使用已经接入的文本索引模型
新增或者导入数据
这里选择自动读取网页链接作为数据集

输入所有链接和指定获取网页内容区域即可

设置完毕，最后点击上传即可，后台会自动爬取所有链接的数据并存入知识库

网页数据爬取成功并存入后端向量数据库，知识库就绪
新建一个简易应用，使用已经就绪的知识库
如下，选择”知识库+对话引导“

配置选择好知识库、AI模型，就可以跟自己的知识库对话了
设置发布渠道，把自己的知识库应用分享使用或者集成到第三方
嵌入自己的网站，作为智能助手使用，参考网站：https://blog.luler.top/

4. 搭建一个支持MCP工具的AI Agent

以mcp-server-chart工具为例，使用SSE传输模式运行mcp-server-chart工具，参考使用：https://blog.luler.top/d/50
新增一个MCP工具集
新建一个空白应用，引用这个MCP工具集
模型要正常使用MCP工具，需要开启工具调用支持
都配置好后，在AI对话中，就可以自动调用相关的MCP的工具

四、总结

fastgpt是个非常好用的AI知识库开源项目，可以轻松搭建自己的在线知识库系统
新版的fastgpt支持了多模型与渠道管理，也开始支持MCP工具的调用了，有了更多的玩法和应用前景
感觉部署一个fastgpt应用就能玩转大语言模型的各种应用场景，非常值得部署尝试