FastGPT 集成

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FastGPT 简介

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。

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海外版：https://tryfastgpt.ai
国内版：https://fastgpt.cn

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FastGPT 界面展示

一、本地部署 FastGPT - 软件环境

系统要求

操作系统: Ubuntu 22.04
Docker: version 24.0.5
Docker Compose: version v2.18.1

二、本地部署 FastGPT

参考文档

Docker Compose 快速部署文档参考：https://doc.tryfastgpt.ai/docs/development/docker/

部署架构图

2.1 下载部署文件

bash

# 创建目录
mkdir fastgpt
cd fastgpt

# 下载部署文件（基于pgvector向量库）
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

# pgvector 版本(测试推荐，简单快捷)
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml

2.2 启动容器

2.2.1 配置 yaml 文件（pgvector）

成功下载 config.json、docker-compose.yml 文件

文件下载成功

配置说明

统一修改为 阿里云拉取镜像地址，速度快！这里我修改了 登录 FastGPT 密码、minio 的地址

yaml

# 数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效
# 如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~
# 该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。
# 如何无法访问 dockerhub 和 git，可以用阿里云（阿里云没有arm包）

version: '3.3'
services:
  # Vector DB
  pg:
    # image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg15 # docker hub
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 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
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'username', '-d', 'postgres']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10

  # DB
  mongo:
    # image: mongo:5.0.18 # dockerhub
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
    # image: mongo:4.4.29 # cpu不支持AVX时候使用
    container_name: mongo
    restart: always
    networks:
      - fastgpt
    command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
    volumes:
      - ./mongo/data:/data/db
    entrypoint:
      - bash
      - -c
      - |
        openssl rand -base64 128 > /data/mongodb.key
        chmod 400 /data/mongodb.key
        chown 999:999 /data/mongodb.key
        echo 'const isInited = rs.status().ok === 1
        if(!isInited){
          rs.initiate({
              _id: "rs0",
              members: [
                  { _id: 0, host: "mongo:27017" }
              ]
          })
        }' > /data/initReplicaSet.js
        # 启动MongoDB服务
        exec docker-entrypoint.sh "$$@" &

        # 等待MongoDB服务启动
        until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')"; do
          echo "Waiting for MongoDB to start..."
          sleep 2
        done

        # 执行初始化副本集的脚本
        mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js

        # 等待docker-entrypoint.sh脚本执行的MongoDB服务进程
        wait $$!

  redis:
    image: redis:7.2-alpine
    container_name: redis
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
    command: |
      redis-server --requirepass mypassword --loglevel warning --maxclients 10000 --appendonly yes --save 60 10 --maxmemory 4gb --maxmemory-policy noeviction
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'redis-cli', '-a', 'mypassword', 'ping']
      interval: 10s
      timeout: 3s
      retries: 3
      start_period: 30s
    volumes:
      - ./redis/data:/data

  fastgpt-minio:
    image: minio/minio:latest
    container_name: fastgpt-minio
    restart: always
    networks:
      - fastgpt
    ports: # comment out if you do not need to expose the port (in production environment, you should not expose the port)
      - '9000:9000'
      - '9001:9001'
    environment:
      - MINIO_ROOT_USER=minioadmin
      - MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin
    volumes:
      - ./fastgpt-minio:/data
    command: server /data --console-address ":9001"
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:9000/minio/health/live']
      interval: 30s
      timeout: 20s
      retries: 3

  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    # image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.10.0 # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt:v4.10.0 # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - sandbox
      - pg
    restart: always
    environment:
      # 前端外部可访问的地址，用于自动补全文件资源路径。例如 https:fastgpt.cn，不能填 localhost。这个值可以不填，不填则发给模型的图片会是一个相对路径，而不是全路径，模型可能伪造Host。
      - FE_DOMAIN=
      # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
      - DEFAULT_ROOT_PSW=ruoyi-ai@lindaxia  # 登录凭证密钥
      - TOKEN_KEY=any
      # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
      - ROOT_KEY=root_key
      # 文件阅读加密
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # 密钥加密key
      - AES256_SECRET_KEY=fastgptkey

      # plugin 地址
      - PLUGIN_BASE_URL=http://fastgpt-plugin:3000
      - PLUGIN_TOKEN=xxxxxx
      # sandbox 地址
      - SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
      # AI Proxy 的地址，如果配了该地址，优先使用
      - AIPROXY_API_ENDPOINT=http://aiproxy:3000
      # AI Proxy 的 Admin Token，与 AI Proxy 中的环境变量 ADMIN_KEY
      - AIPROXY_API_TOKEN=aiproxy

      # 数据库最大连接数
      - DB_MAX_LINK=30
      # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
      - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # Redis 连接参数
      - REDIS_URL=redis://default:mypassword@redis:6379
      # 向量库 连接参数
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres

      # 日志等级: debug, info, warn, error
      - LOG_LEVEL=info
      - STORE_LOG_LEVEL=warn
      # 工作流最大运行次数
      - WORKFLOW_MAX_RUN_TIMES=1000
      # 批量执行节点，最大输入长度
      - WORKFLOW_MAX_LOOP_TIMES=100
      # 对话文件过期天数
      - CHAT_FILE_EXPIRE_TIME=7
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json

  sandbox:
    container_name: sandbox
    # image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:v4.10.0 # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt-sandbox:v4.10.0 # 阿里云
    networks:
      - fastgpt
    restart: always

  fastgpt-mcp-server:
    container_name: fastgpt-mcp-server
    # image: ghcr.io/labring/fastgpt-mcp_server:v4.10.0 # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt-mcp_server:v4.10.0 # 阿里云
    ports:
      - 3005:3000
    networks:
      - fastgpt
    restart: always
    environment:
      - FASTGPT_ENDPOINT=http://fastgpt:3000

  fastgpt-plugin:
    # image: ghcr.io/labring/fastgpt-plugin:v0.1.0 # git
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt-plugin:v0.1.0 # 阿里云
    container_name: fastgpt-plugin
    restart: always
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      - AUTH_TOKEN=xxxxxx # disable authentication token if you do not set this variable
      # 改成 minio 公网地址 例如 http://minio.xxx.com 或者  http://<ip>:<port>
      - MINIO_CUSTOM_ENDPOINT=http://192.168.1.126:9000
      - MINIO_ENDPOINT=fastgpt-minio
      - MINIO_PORT=9000
      - MINIO_USE_SSL=false
      - MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
      - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
      - MINIO_BUCKET=fastgpt-plugins
    depends_on:
      fastgpt-minio:
        condition: service_healthy

  # AI Proxy
  aiproxy:
    # image: ghcr.io/labring/aiproxy:v0.1.7
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:v0.1.7 # 阿里云
    container_name: aiproxy
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      aiproxy_pg:
        condition: service_healthy
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      # 对应 fastgpt 里的AIPROXY_API_TOKEN
      - ADMIN_KEY=aiproxy
      # 错误日志详情保存时间（小时）
      - LOG_DETAIL_STORAGE_HOURS=1
      # 数据库连接地址
      - SQL_DSN=postgres://postgres:aiproxy@aiproxy_pg:5432/aiproxy
      # 最大重试次数
      - RETRY_TIMES=3
      # 不需要计费
      - BILLING_ENABLED=false
      # 不需要严格检测模型
      - DISABLE_MODEL_CONFIG=true
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:3000/api/status']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10

  aiproxy_pg:
    # image: pgvector/pgvector:0.8.0-pg15 # docker hub
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.8.0-pg15 # 阿里云
    restart: unless-stopped
    container_name: aiproxy_pg
    volumes:
      - ./aiproxy_pg:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - fastgpt
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_DB: aiproxy
      POSTGRES_PASSWORD: aiproxy
    healthcheck:
      test: ['CMD', 'pg_isready', '-U', 'postgres', '-d', 'aiproxy']
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10

networks:
  fastgpt:

2.2.2 运行容器

bash

cd fastgpt

# 启动容器
docker-compose up -d

# 关闭容器
docker-compose down

容器启动成功

2.2.3 检查容器状态

容器状态检查

2.3 测试访问地址

访问信息

访问地址: http://192.168.1.126:3000/login
登录账号: root/ruoyi-ai@lindaxia

成功登录！

登录成功界面

三、配置 FastGPT

3.1 模型配置

我选择了 [PPIO欧派云] 模型商进行测试：

参考文档

接入参考文档：https://ppio.cn/docs/third-party/fastgpt-use
官方文档：https://ppio.cn/model-api/console

PPIO 模型商界面

3.1.1 索引模型（qwen/qwen3-embedding-8b）

索引模型配置

点击“新增模型”，配置好模型参数，点击“确定”

模型配置参数

模型: qwen/qwen3-embedding-8b
默认分块长度: 1024
最大上下文: 4096
额外 Body 参数:
json
```
{
  "dimensions": 1024
}
```
API地址: https://api.ppinfra.com/v3/openai/embeddings
API令牌: xxxxxxxxxxxxx

模型配置界面

点击“模型测试”通过

模型测试通过

3.1.2 语言模型

语言模型配置

点击“新增模型”，配置好模型参数，点击“确定”

语言模型配置参数

最大上下文: 163840
知识库最大引用: 163840
最大响应 tokens: 20000
最大温度: 1.2

响应格式:

json

[
  "text",
  "json_object",
  "json_schema"
]

API地址: https://api.ppinfra.com/v3/openai/chat/completions

语言模型配置界面

点击“模型测试”通过

语言模型测试通过

3.2 新增知识库

知识库创建

分块详情

分块详情配置

新建成功

知识库创建成功

3.3 创建简易应用（AMD产品智能客服示例）

应用创建界面

AI 配置

AI 配置界面

调试预览示例: AMD9334 是 AMD ZEN4 产品的么？

调试预览结果

保存应用

应用保存成功

3.4 发布渠道（外部调用 API）

创建 FastGPT 应用 API 访问的 key

API Key 创建

四、项目接入 FastGPT 对话

4.1 环境准备

前置条件

ruoyi-ai、ruoyi-admin、ruoyi-web 服务正常运行，部署教程省略～

4.2 ruoyi-admin 端配置系统模型

成功登录：http://localhost:5666/operate/model

在系统模型页配置 FastGPT 模型分类！

系统模型配置

配置详情

模型配置详情

4.3 ruoyi-web 端进行对话

成功登录：http://localhost:1002

4.3.1 配置模型切换

注意

这里模型为 admin 端配置的模型描述，是个小 bug，后续优化

模型切换配置

4.3.2 提问测试

测试问题示例：

Ryzen 9 7950X 的最大加速频率是多少
AMD PRO 商用平台技术包括哪些

对话测试结果

说明

当前在 ruoyi-web 响应结构需要优化，当前教程重在演示集成 FastGPT 操作步骤！

4.4 检查 FastGPT 端日志记录

FastGPT 日志记录

五、接入 FastGPT 源码说明

在 ruoyi-ai 项目 master 分支中已经合并了开发提的 pr，在此感谢开发者 @龙卷风对 ruoyi-ai 项目的大力支持！🙏

源码贡献记录

FastGPT 集成 ​

一、本地部署 FastGPT - 软件环境 ​

系统要求 ​

二、本地部署 FastGPT ​

2.1 下载部署文件 ​

2.2 启动容器 ​

2.2.1 配置 yaml 文件（pgvector） ​

2.2.2 运行容器 ​

2.2.3 检查容器状态 ​

2.3 测试访问地址 ​

三、配置 FastGPT ​

3.1 模型配置 ​

3.1.1 索引模型（qwen/qwen3-embedding-8b） ​

3.1.2 语言模型 ​

3.2 新增知识库 ​

3.3 创建简易应用（AMD产品智能客服示例） ​

3.4 发布渠道（外部调用 API） ​

四、项目接入 FastGPT 对话 ​

4.1 环境准备 ​

4.2 ruoyi-admin 端配置系统模型 ​

4.3 ruoyi-web 端进行对话 ​

4.3.1 配置模型切换 ​

4.3.2 提问测试 ​

4.4 检查 FastGPT 端日志记录 ​

五、接入 FastGPT 源码说明 ​