智能问答再升级：快速部署FastGPT大语言模型的知识库系统

使用腾讯云轻量应用服务器部署大语言模型的知识库问答系统FastGPT

前言

• 每次不管是找之前的开发文档还是某个框架的开发文档，都需要花点时间，无意间看到这个项目，瞬间感觉到可以为我所用。
• 其他行业好像也可以进行使用，比如每天导入制好的表格数据，然后接入到机器人，其他人员就可以直接在群里进行提问，获取当天的报价或其他信息等。
• 如果是小白的可以先看一下注意事项，然后再一步步看教程。

1.FastGPT介绍

• FastGPT，一个遵循 Apache License 2.0 开源协议的智能问答系统。FastGPT 以其独特的 QA 结构和可视化工作流而闻名，旨在提高在大量数据场景中的问答准确性，并支持多种语言模型。可以在遵守开源协议的前提下，进行二次开发和发布，以满足特定需求。无论是针对客服问答场景还是其他应用场景，FastGPT 的无限扩展性和便于调试的特点可以给你的项目带来便利。FastGPT 可以成为您智能问答系统的理想选择。
• 对于更详细的介绍，您可以去 FastGPT的官方文档，了解更多相关信息。

2.准备事项

• 一台服务器，这里推荐腾讯云云服务器和腾讯云轻量应用服务器都可以，用于系统搭建。
• 服务器安装宝塔面板，小白专属操作面板。
• GPT的账号，如果没有的话可以对接本地部署的模型。(FastGPT的官方文档有介绍怎么样对接本地部署的模型)。

3.部署教程

3.1 选择服务器环境，这里我选择Linux系统的centos环境，然后再自己安装宝塔面板，大家可以自行先安装一下。

PS：https://curl.qcloud.com/rnuXqlNU 这里可以挑选最新活动机，便宜实惠。

3.2 购买成功后，控制台旁边的消息里就会收到服务器的ip和密码信息。如果没有的话也可以去控制台里找到服务器然后充值密码。(服务器的端口记得去开一下，也就是防火墙)

3.3 获得密码了后，就可以点击上方图的登录按钮，进入腾讯云的OrcaTerm，然后进行宝塔服务器安装，大家跟着流程一直走，安装命令我放在下方了。

yum install -y wget && wget -O install.sh https://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh ed8484bec

3.4 宝塔面板安装完成后，就会有面板的信息，记得复制然后留存，要不然后面还得进服务器去重置。

3.5 进入宝塔面板，我们就开始操作FastGPT的安装部署了，首先打开宝塔面板的左边栏的文件，然后找到一个位置用来存放FastGPT的部署文件等，这里我一般都喜欢在 /www 里来弄。

3.6 进入www文件夹后，点击菜单上的终端，准备开始进行操作了。

3.7 执行下方指令

mkdir fastgpt

cd fastgpt

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

openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key

chmod 600 ./mongodb.key

chown 999:root ./mongodb.key

3.8 执行完了后，再创建一个浏览器标签，打开宝塔面板，进入刚才创建的文件里，然后编辑docker-compose.yml，拉到最底部有两个地方要注意，一个是后台密码，可以提前设置一个复杂密码，然后就是你的gpt的key。(国内应该是用不了，得用中转或代理吧)

3.9 编辑完了后，再回到刚才的终端窗口，继续往下走

docker-compose pull

docker-compose up -d

docker ps

docker exec -it mongo bash

mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin

rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})

rs.status()

rs0 状态，则代表运行成功，以上就是的FastGPT部署操作了。

5.简单操作

• 太复杂的操作，我就不演示了，后面再出一期对接公众号或机器人的教程吧，先给大家演示下，比如导入微擎框架的开发文档，然后让机器人充当微擎开发文档客服。

5.1 部署完了后，我们进入后台，后台地址是IP+3000端口。(如果进不去的话，就说明服务器还是宝塔面板的防火墙端口没有开放)，点击左边栏的知识库，然后创建一个知识库，然后保存并预览，就可以开始使用了。

5.2 进入刚刚创建好的知识库，然后点击右边的手动录入，手动插入一条数据，插入完成了后，再点击左边栏的应用，创建一个应用，然后进入应用，选择好模型和刚才创建好的知识库。

5.3 在右边就可以测试一下。

• 以上就是简单的应用了一下这个知识库，更多的精彩和有趣的地方，需要大家自行摸索，后期会再出一个教程对接公众号或机器人，在飞书和企微，个微里进行知识问题和资料检索。

6.注意事项

• 服务器的端口要开，应该是3000，服务器和宝塔的防火墙都需要开一下，要不然进不去。
• gpt账号没有的话，可以百度一下，国内有很多中转站，或者实在不行可以自己部署一下开源的模型。
• 输入部署指令一定要一条一条的去执行，别漏掉，更别跳过。
• 如果要更改配置的话，改完了就进入创建的目录，进入终端执行下docker-compose down && docker-compose pull && docker-compose up -d

7.结语

• 在这篇文章中，我们了解了如何使用腾讯云轻量应用服务器来部署 FastGPT 大语言模型的知识库问答系统。通过这篇教程，我们深入探讨了 FastGPT 的介绍、准备事项以及详细的部署教程。我们还了解了如何在服务器上安装宝塔面板，并通过它来部署 FastGPT。在完成部署后，我们还简单演示了如何使用这个知识库系统。
• 通过这篇教程，我们不仅学会了如何部署 FastGPT，还了解了如何在实际应用中使用它，比如在群里进行提问获取信息等。同时，我们也强调了一些注意事项，例如服务器端口的设置、GPT账号的获取以及部署指令的正确执行方式。
• 在未来，我们将继续探索更多有趣的应用场景，并分享更多关于 FastGPT 的教程，比如如何对接公众号或机器人，在不同平台进行知识问题和资料检索等。希望这篇教程能够帮助大家更好地理解和应用 FastGPT，同时也欢迎大家积极探索和分享更多有趣的应用方式。