其他教程 2024-03-11

Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基于 FastGPT搭建个人知识库

文章目录

1 一、安装 Docker 和 docker-compose
2 二、创建目录并下载 docker-compose.yml
3 三、修改 docker-compose.yml 的环境变量
4 四、启动容器
5 五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)
6 五、访问 FastGPT
7 FAQ
- 7.1 Mongo 启动失败
8 FastGPT
9 官方简介
10 知识库核心流程图
11 一，安装 FastGPT
12 二，使用 FastGPT

一、安装 Docker 和 docker-compose

<span class="token comment"># 安装 Docker</span>
<span class="token function">curl</span> <span class="token parameter variable">-fsSL</span> https://get.docker.com <span class="token operator">|</span> <span class="token function">bash</span> <span class="token parameter variable">-s</span> <span class="token function">docker</span> <span class="token parameter variable">--mirror</span> Aliyun
systemctl <span class="token builtin class-name">enable</span> <span class="token parameter variable">--now</span> <span class="token function">docker</span>
<span class="token comment"># 安装 docker-compose</span>
<span class="token function">curl</span> <span class="token parameter variable">-L</span> https://github.com/docker/compose/releases/download/2.20.3/docker-compose-<span class="token variable">`<span class="token function">uname</span> <span class="token parameter variable">-s</span>`</span>-<span class="token variable">`<span class="token function">uname</span> <span class="token parameter variable">-m</span>`</span> <span class="token parameter variable">-o</span> /usr/local/bin/docker-compose
<span class="token function">chmod</span> +x /usr/local/bin/docker-compose
<span class="token comment"># 验证安装</span>
<span class="token function">docker</span> <span class="token parameter variable">-v</span>
<span class="token function">docker-compose</span> <span class="token parameter variable">-v</span>
<span class="token comment"># 如失效，自行百度~</span>

# 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~

二、创建目录并下载 docker-compose.yml

依次执行下面命令，创建 FastGPT 文件并拉取docker-compose.yml和config.json，执行完后目录下会有 2 个文件。

非 Linux 环境或无法访问外网环境，可手动创建一个目录，并下载下面2个链接的文件: docker-compose.yml,config.json

注意: docker-compose.yml 配置文件中 Mongo 为 5.x，部分服务器不支持，需手动更改其镜像版本为 4.4.24

三、修改 docker-compose.yml 的环境变量

修改docker-compose.yml中的OPENAI_BASE_URL（API 接口的地址，需要加/v1）和CHAT_API_KEY（API 接口的凭证）。

使用 OneAPI 的话，OPENAI_BASE_URL=OneAPI访问地址/v1；CHAT_API_KEY=令牌

四、启动容器

在 docker-compose.yml 同级目录下执行

五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

FastGPT 4.6.8 后使用了 MongoDB 的事务，需要运行在副本集上。副本集没法自动化初始化，需手动操作。

关于 host: “mongo:27017” 说明

mongo:27017 代表指向同一个 docker 网络的 mongo 容器的 27017 服务。因此，如果使用该参数，外网是无法访问到数据库的。
ip:27017 （ip替换成公网IP）：代表通过你的公网IP进行访问。如果用该方法，同时需要修改 docker-compose 中 mongo 的连接参数，因为默认是用 mongo:27017 进行连接。

五、访问 FastGPT

目前可以通过 ip: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。

如果需要域名访问，请自行安装并配置 Nginx。

FAQ

Mongo 启动失败

docker-compose 示例优化 Mongo 副本集参数，不需要手动创建再挂载。如果无法启动，可以尝试更换下面的脚本：

终端中执行：

修改 docker-compose.yml：

重启服务

进入容器执行副本集合初始化（看上方）

官方文档：https://doc.fastgpt.in/docs/development/docker/

安装并使用 FastGPT。

FastGPT

官方简介

❝ 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！
❞

知识库核心流程图

一，安装 FastGPT

安装 Docker

2. 创建配置文件

创建 docker-compose.yml

# 非 host 版本, 不使用本机代理
# (不懂 Docker 的，只需要关心 OPENAI_BASE_URL 和 CHAT_API_KEY 即可！)
version: '3.3'
services:
  pg:
    image: ankane/pgvector:v0.5.0 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.5.0 # 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
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
    container_name: mongo
    restart: always
    ports: # 生产环境建议不要暴露
      - 27017:27017
    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
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=username
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=password
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    image: ghcr.io/labring/fastgpt:latest # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:latest # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    environment:
      # root 密码，用户名为: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # 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
      - CHAT_API_KEY=替换成你的OPENAI-KEY
      - DB_MAX_LINK=5 # database max link
      - TOKEN_KEY=any
      - ROOT_KEY=root_key
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # mongo 配置，不需要改. 如果连不上，可能需要去掉 ?authSource=admin
      - MONGODB_URI=mongodb://username:password@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # pg配置. 不需要改
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json
networks:
  fastgpt:

				
					
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						# 非 host 版本, 不使用本机代理
# (不懂 Docker 的，只需要关心 OPENAI_BASE_URL 和 CHAT_API_KEY 即可！)
version: '3.3'
services:
  pg:
    image: ankane/pgvector:v0.5.0 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.5.0 # 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
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
    container_name: mongo
    restart: always
    ports: # 生产环境建议不要暴露
      - 27017:27017
    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
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=username
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=password
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    image: ghcr.io/labring/fastgpt:latest # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:latest # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    environment:
      # root 密码，用户名为: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # 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
      - CHAT_API_KEY=替换成你的OPENAI-KEY
      - DB_MAX_LINK=5 # database max link
      - TOKEN_KEY=any
      - ROOT_KEY=root_key
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # mongo 配置，不需要改. 如果连不上，可能需要去掉 ?authSource=admin
      - MONGODB_URI=mongodb://username:password@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # pg配置. 不需要改
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json
networks:
  fastgpt:
 

					

			

「注意:需要将 CHAT_API_KEY 的值换成自己 openai key。」

再创建 config.json

{
    "SystemParams": {
      "pluginBaseUrl": "",
      "vectorMaxProcess": 15,
      "qaMaxProcess": 15,
      "pgHNSWEfSearch": 100
    },
    "ChatModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "price": 0,
        "maxContext": 16000,
        "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,
        "price": 0,
        "quoteMaxToken": 8000,
        "maxTemperature": 1.2,
        "censor": false,
        "vision": false,
        "defaultSystemChatPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4",
        "name": "GPT4-8k",
        "maxContext": 8000,
        "maxResponse": 8000,
        "price": 0,
        "quoteMaxToken": 4000,
        "maxTemperature": 1.2,
        "censor": false,
        "vision": false,
        "defaultSystemChatPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4-vision-preview",
        "name": "GPT4-Vision",
        "maxContext": 128000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 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,
        "price": 0
      }
    ],
    "CQModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "name": "GPT35",
        "maxContext": 4000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4",
        "name": "GPT4-8k",
        "maxContext": 8000,
        "maxResponse": 8000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      }
    ],
    "ExtractModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "maxContext": 16000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      }
    ],
    "QGModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "maxContext": 1600,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0
      }
    ],
    "VectorModels": [
      {
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "name": "Embedding-2",
        "price": 0.2,
        "defaultToken": 700,
        "maxToken": 3000
      }
    ],
    "ReRankModels": [],
    "AudioSpeechModels": [
      {
        "model": "tts-1",
        "name": "OpenAI TTS1",
        "price": 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",
      "price": 0
    }
  }


				
					
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						{
    "SystemParams": {
      "pluginBaseUrl": "",
      "vectorMaxProcess": 15,
      "qaMaxProcess": 15,
      "pgHNSWEfSearch": 100
    },
    "ChatModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "price": 0,
        "maxContext": 16000,
        "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,
        "price": 0,
        "quoteMaxToken": 8000,
        "maxTemperature": 1.2,
        "censor": false,
        "vision": false,
        "defaultSystemChatPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4",
        "name": "GPT4-8k",
        "maxContext": 8000,
        "maxResponse": 8000,
        "price": 0,
        "quoteMaxToken": 4000,
        "maxTemperature": 1.2,
        "censor": false,
        "vision": false,
        "defaultSystemChatPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4-vision-preview",
        "name": "GPT4-Vision",
        "maxContext": 128000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 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,
        "price": 0
      }
    ],
    "CQModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo",
        "name": "GPT35",
        "maxContext": 4000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      },
      {
        "model": "gpt-4",
        "name": "GPT4-8k",
        "maxContext": 8000,
        "maxResponse": 8000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      }
    ],
    "ExtractModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "maxContext": 16000,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0,
        "functionCall": true,
        "functionPrompt": ""
      }
    ],
    "QGModels": [
      {
        "model": "gpt-3.5-turbo-1106",
        "name": "GPT35-1106",
        "maxContext": 1600,
        "maxResponse": 4000,
        "price": 0
      }
    ],
    "VectorModels": [
      {
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "name": "Embedding-2",
        "price": 0.2,
        "defaultToken": 700,
        "maxToken": 3000
      }
    ],
    "ReRankModels": [],
    "AudioSpeechModels": [
      {
        "model": "tts-1",
        "name": "OpenAI TTS1",
        "price": 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",
      "price": 0
    }
  }
 
 

					

			

启动

在 docker-compose.yml 同级目录下执行

拉取镜像

docker-compose pull

				1
2

						docker-compose pull

运行容器

docker-compose up -d

				1
2

						docker-compose up -d

二，使用 FastGPT

访问

浏览器通过http://localhost:3000/进行访问

Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基于 FastGPT搭建个人知识库

登录用户名为 root，密码为 docker-compose.yml 环境变量里设置的 DEFAULT ROOT PSW,默认是 1234.

新建知识库

新建一个知识库，这里我是专门的存储酷壳网站上的文章,所以就命名为酷壳。

导入文档

通过文件导入已经下载好的文章

确认后就开始将当前数据转化为向量数据

这两篇文章字数可能破完了，完全导入好,所花费的时间可能会有半个小时乃至一个小时.....,由于文本限制问题，按照固定字数拆分若干个数据集

这是已经拆分好的，还有 5 个在排队,先测试一下。

使用知识库

新建一个应用

绑定刚刚的知识库

开始对话，效果展示如下:

这里有个小问题,

由于网站搬家，部分链接失效，如无法下载，请联系站长！谢谢支持！
1. 带 [亲测] 说明源码已经被站长亲测过!
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Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基于 FastGPT搭建个人知识库

一、安装 Docker 和 docker-compose

二、创建目录并下载 docker-compose.yml

三、修改 docker-compose.yml 的环境变量

四、启动容器

五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

五、访问 FastGPT

FAQ

Mongo 启动失败

FastGPT

官方简介

知识库核心流程图

一，安装 FastGPT

二，使用 FastGPT

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一、安装 Docker 和 docker-compose

二、创建目录并下载 docker-compose.yml

三、修改 docker-compose.yml 的环境变量

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