其他教程 2024-03-11

Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基於 FastGPT搭建個人知識庫

文章目錄

1 一、安裝 Docker 和 docker-compose
2 二、創建目錄並下載 docker-compose.yml
3 三、修改 docker-compose.yml 的環境變數
4 四、啟動容器
5 五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)
6 五、訪問 FastGPT
7 FAQ
- 7.1 Mongo 啟動失敗
8 FastGPT
9 官方簡介
10 知識庫核心流程圖
11 一，安裝 FastGPT
12 二，使用 FastGPT

一、安裝 Docker 和 docker-compose

<span class="token comment"># 安裝 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"># 安裝 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"># 驗證安裝</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>

# 安裝 Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

systemctl enable --now docker

# 安裝 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

# 驗證安裝

docker -v

docker-compose -v

# 如失效，自行百度~

二、創建目錄並下載 docker-compose.yml

依次執行下面命令，創建 FastGPT 文件並拉取docker-compose.yml和config.json，執行完後目錄下會有 2 個文件。

非 Linux 環境或無法訪問外網環境，可手動創建一個目錄，並下載下面2個鏈接的文件: docker-compose.yml,config.json

注意: docker-compose.yml 配置文件中 Mongo 為 5.x，部分伺服器不支持，需手動更改其鏡像版本為 4.4.24

三、修改 docker-compose.yml 的環境變數

修改docker-compose.yml中的OPENAI_BASE_URL（API 介面的地址，需要加/v1）和CHAT_API_KEY（API 介面的憑證）。

使用 OneAPI 的話，OPENAI_BASE_URL=OneAPI訪問地址/v1；CHAT_API_KEY=令牌

四、啟動容器

在 docker-compose.yml 同級目錄下執行

五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

FastGPT 4.6.8 後使用了 MongoDB 的事務，需要運行在副本集上。副本集沒法自動化初始化，需手動操作。

關於 host: 「mongo:27017」說明

mongo:27017 代表指向同一個 docker 網路的 mongo 容器的 27017 服務。因此，如果使用該參數，外網是無法訪問到資料庫的。
ip:27017 （ip替換成公網IP）：代表通過你的公網IP進行訪問。如果用該方法，同時需要修改 docker-compose 中 mongo 的連接參數，因為默認是用 mongo:27017 進行連接。

五、訪問 FastGPT

目前可以通過 ip:3000 直接訪問(注意防火牆)。登錄用戶名為 root，密碼為docker-compose.yml環境變數里設置的 DEFAULT_ROOT_PSW。

如果需要域名訪問，請自行安裝並配置 Nginx。

FAQ

Mongo 啟動失敗

docker-compose 示例優化 Mongo 副本集參數，不需要手動創建再掛載。如果無法啟動，可以嘗試更換下面的腳本：

終端中執行：

修改 docker-compose.yml：

重啟服務

進入容器執行副本集合初始化（看上方）

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

安裝並使用 FastGPT。

FastGPT

官方簡介

❝ FastGPT 是一個基於 LLM 大語言模型的知識庫問答系統，提供開箱即用的數據處理、模型調用等能力。同時可以通過 Flow 可視化進行工作流編排，從而實現複雜的問答場景！
❞

知識庫核心流程圖

一，安裝 FastGPT

安裝 Docker

2. 創建配置文件

創建 docker-compose.yml

# 非 host 版本, 不使用本機代理
# (不懂 Docker 的，只需要關心 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 # 阿里雲
    container_name: pg
    restart: always
    ports: # 生產環境建議不要暴露
      - 5432:5432
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 這裡的配置只有首次運行生效。修改後，重啟鏡像是不會生效的。需要把持久化數據刪除再重啟，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 # 阿里雲
    container_name: mongo
    restart: always
    ports: # 生產環境建議不要暴露
      - 27017:27017
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 這裡的配置只有首次運行生效。修改後，重啟鏡像是不會生效的。需要把持久化數據刪除再重啟，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 # 阿里雲
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    environment:
      # root 密碼，用戶名為: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # 中轉地址，如果是用官方號，不需要管。務必加 /v1
      - OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
      - CHAT_API_KEY=替換成你的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. 如果連不上，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, 不使用本機代理
# (不懂 Docker 的，只需要關心 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 # 阿里雲
    container_name: pg
    restart: always
    ports: # 生產環境建議不要暴露
      - 5432:5432
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 這裡的配置只有首次運行生效。修改後，重啟鏡像是不會生效的。需要把持久化數據刪除再重啟，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 # 阿里雲
    container_name: mongo
    restart: always
    ports: # 生產環境建議不要暴露
      - 27017:27017
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 這裡的配置只有首次運行生效。修改後，重啟鏡像是不會生效的。需要把持久化數據刪除再重啟，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 # 阿里雲
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    environment:
      # root 密碼，用戶名為: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # 中轉地址，如果是用官方號，不需要管。務必加 /v1
      - OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
      - CHAT_API_KEY=替換成你的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. 如果連不上，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:需要將 CHAT_API_KEY 的值換成自己 openai key。」

再創建 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
    }
  }
 
 

					

			

啟動

在 docker-compose.yml 同級目錄下執行

拉取鏡像

docker-compose pull

				1
2

						docker-compose pull

運行容器

docker-compose up -d

				1
2

						docker-compose up -d

二，使用 FastGPT

訪問

瀏覽器通過http://localhost:3000/進行訪問

Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基於 FastGPT搭建個人知識庫

登錄用戶名為 root，密碼為 docker-compose.yml 環境變數里設置的 DEFAULT ROOT PSW,默認是 1234.

新建知識庫

新建一個知識庫，這裡我是專門的存儲酷殼網站上的文章,所以就命名為酷殼。

導入文檔

通過文件導入已經下載好的文章

確認後就開始將當前數據轉化為向量數據

這兩篇文章字數可能破完了，完全導入好,所花費的時間可能會有半個小時乃至一個小時.....,由於文本限制問題，按照固定字數拆分若干個數據集

這是已經拆分好的，還有 5 個在排隊,先測試一下。

使用知識庫

新建一個應用

綁定剛剛的知識庫

開始對話，效果展示如下:

這裡有個小問題,

由於網站搬家，部分鏈接失效，如無法下載，請聯繫站長！謝謝支持！
1. 帶 [親測] 說明源碼已經被站長親測過!
2. 下載後的源碼請在24小時內刪除,僅供學慣用途！
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Docker Compose 快速部署FastGPT 手把手教你基於 FastGPT搭建個人知識庫

一、安裝 Docker 和 docker-compose

二、創建目錄並下載 docker-compose.yml

三、修改 docker-compose.yml 的環境變數

四、啟動容器

五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

五、訪問 FastGPT

FAQ

Mongo 啟動失敗

FastGPT

官方簡介

知識庫核心流程圖

一，安裝 FastGPT

二，使用 FastGPT

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一、安裝 Docker 和 docker-compose

二、創建目錄並下載 docker-compose.yml

三、修改 docker-compose.yml 的環境變數

四、啟動容器

五、初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)

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