利用Docker Compose快速部署FastGPT知识库问答

	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！它是基于文档的知识库问答，用户可以上传文档，通过FastGPT实现对文档的解读，方便用户理解文章！

该开源项目的技术栈：NextJs + TS + ChakraUI + Mongo + Postgres（Vector 插件）

FastGPT的架构图

一、部署前需要准备的工具

1、一台境外的云服务器，或者 科学上网环境

2、openai账号的API Key

3、安装好docker以及docker-compose工具

# 安装 Docker
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh
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

若以上命令失效，则可以访问 下面的更加详细的参考教程。

docker-compose 安装的参考教程：
https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
https://doc.fastgpt.run/docs/installation/docker/

准备好以上环境后，下面开始部署FastGPT，开始计时3分钟完成部署：

二、安装教程

1、下载代码

git项目地址：https://github.com/labring/FastGPT

2、修改配置项

找到项目中的 files\deploy\fastgpt\docker-compose.yml

CHAT_API_KEY ：配置你的openai的key

DEFAULT_ROOT_PSW：代表网站的初始密码为1234

ports：代表网站部署的端口号，默认3000

3、把文件传至服务器

进入 FastGPT-main/files/deploy/fastgpt/run.sh 的同级目录

4、执行 sh run.sh ,等待安装完成

4、docker ps 查看容器

可以看到执行完run.sh后，自动安装了 mongo、pgvector服务。

**PGVector：**是一个开源的向量化库，用于高效地处理大规模向量数据。它基于PostgreSQL数据库，并提供了一系列的向量化操作和函数，包括向量相似度计算、向量索引和查询等。PGVector可以帮助用户在数据库中存储和处理向量数据，从而实现更快速和高效的数据分析和机器学习任务。

5、部署完成后， 访问网址 ip:3000

6、账号密码登录

默认用户名密码：

root/1234

7、开始问答

以上就是部署的全部过程了！

作者部署了一个FastGPT服务，仅供个人学习使用，请大家切勿乱删知识库的文档：

网址：http://fastgpt.aixiaoxin.cloud/

用户名：root

密码：aixiaoxin

作者上传了几篇糖尿病相关的文档，可以基于这些文档进行提问：

点击去聊天，即可体验知识库问答。

问题示例：

查看引用段落：

注意事项：答案仅供参考，GPT生成的答案会存在乱说的情况，请勿完全相信它的答案！

若有任何gpt相关疑问，可以在 AI小新 公众号回复数字2，加入技术交流群，一起探讨。

参考文档：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/647960390
https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
https://doc.fastgpt.run/docs/installation/docker/
https://doc.fastgpt.run/docs/intro/