本地部署FastGPT知识库——创新实践

安装Docker

登录Docker官网，找到适合自己电脑版本的docker下载，一路next即可

安装完成后，可在cmd中检查是否安装成功，同时检查是否安装docker-compose

配置

创建一个文件夹fastgpt，在文件夹中创建两个文件，分别为config.json和docker-compose.yml

# Config.json
{
  "FeConfig": {
    "show_emptyChat": false,
    "show_contact": false,
    "show_git": false,
    "show_doc": true,
    "systemTitle": "个人知识库",
    "limit": {
      "exportLimitMinutes": 0
    },
    "scripts": []
  },
  "SystemParams": {
    "vectorMaxProcess": 15,
    "qaMaxProcess": 15,
    "pgIvfflatProbe": 20
  },
  "ChatModels": [
    {
      "model": "gpt-3.5-turbo",
      "name": "GPT35-4k",
      "contextMaxToken": 4000,
      "quoteMaxToken": 2000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "price": 0,
      "defaultSystem": ""
    },
    {
      "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
      "name": "GPT35-16k",
      "contextMaxToken": 16000,
      "quoteMaxToken": 8000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "price": 0,
      "defaultSystem": ""
    },
    {
      "model": "gpt-4",
      "name": "GPT4-8k",
      "contextMaxToken": 8000,
      "quoteMaxToken": 4000,
      "maxTemperature": 1.2,
      "price": 0,
      "defaultSystem": ""
    }
  ],
  "VectorModels": [
    {
      "model": "text-embedding-ada-002",
      "name": "Embedding-2",
      "price": 0,
      "defaultToken": 500,
      "maxToken": 3000
    }
  ],
  "QAModel": {
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "name": "GPT35-16k",
    "maxToken": 16000,
    "price": 0
  },
  "ExtractModel": {
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "functionCall": true,
    "name": "GPT35-16k",
    "maxToken": 16000,
    "price": 0,
    "prompt": ""
  },
  "CQModel": {
    "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
    "functionCall": true,
    "name": "GPT35-16k",
    "maxToken": 16000,
    "price": 0,
    "prompt": ""
  },
  "QGModel": {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "name": "GPT35-4k",
    "maxToken": 4000,
    "price": 0,
    "prompt": "",
    "functionCall": false
  }
}

# Docker-compose.yml
# 非 host 版本, 不使用本机代理
version: '3.3'
 
services:
  pg:
    # 使用阿里云的 pgvector 镜像
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.4.2
    container_name: pg
    restart: always
    # 生产环境建议不要暴露端口
    ports:
      - "5432:5432"
    networks:
      - fastgpt
    # 环境变量配置，首次运行生效，修改后需删除持久化数据再重启
    environment:
      - POSTGRES_USER=username
      - POSTGRES_PASSWORD=password
      - POSTGRES_DB=fastgpt
    # 卷挂载，包括初始化脚本和数据持久化
    volumes:
      - ./pg/init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sh
      - ./pg/data:/var/lib/postgresql/data
 
  mongo:
    # 使用阿里云的 mongo 镜像
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18
    container_name: mongo
    restart: always
    # 生产环境建议不要暴露端口
    ports:
      - "27017:27017"
    networks:
      - fastgpt
    # 环境变量配置，首次运行生效，修改后需删除持久化数据再重启
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=username
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=password
    # 卷挂载，包括数据和日志
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
      - ./mongo/logs:/var/log/mongodb
 
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    # 使用阿里云的 fastgpt 镜像
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/david_wang/fastgpt:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - fastgpt
    # 确保在 mongo 和 pg 服务启动后再启动 fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    # 可配置的环境变量
    environment:
      - DEFAULT_ROOT_PSW=123456
      - OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
      - CHAT_API_KEY=sk-*****
      - DB_MAX_LINK=5
      - TOKEN_KEY=wenwenai
      - ROOT_KEY=wenwenai
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      - MONGODB_URI=mongodb://username:password@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/fastgpt
    # 配置文件的卷挂载
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json
 
# 定义使用的网络
networks:
  fastgpt:

启动容器

在所创建的文件夹中打开cmd，运行以下命令

# 在 docker-compose.yml 同级目录下执行

docker-compose pull

docker-compose up -d

执行完成后，访问浏览器 http://localhost:3000/

构建知识库

访问 http://localhost:3000/ 登录后到以下界面后进行登录，选择知识库后，点击新建->知识库

如下图即创建成功