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FastGPT 是一个基于大语言模型的智能知识库平台，提供开箱即用的数据处理、RAG检索和可视化AI工作流编排能力，让你无需编写代码就能轻松构建复杂的问答系统！

为什么你需要关注这个项目？

在AI技术爆发的2025年，企业级知识库系统已成为数字化转型的标配。传统开发方式需要投入大量人力进行算法调优和系统搭建，而FastGPT通过三大革新彻底改变了游戏规则：

1. 可视化编排：像搭积木一样设计AI工作流

2. 零代码部署：5分钟完成从数据导入到服务上线

3. 多模型支持：无缝对接OpenAI/Claude/DeepSeek等主流大模型

功能界面

五大核心功能解析

🧩 可视化工作流编排

• 拖拽式节点设计：对话流程、插件调用、条件判断一键配置

• 实时调试面板：完整展示中间处理结果和上下文数据

• 支持循环调用和用户交互：实现复杂业务逻辑

📚 智能知识库管理

• 多格式文件支持：PDF/Word/Excel/PPT/网页一键解析

• 混合检索技术：语义搜索+关键词匹配双引擎

• 数据版本控制：记录每次chunk修改历史

🚀 企业级功能特性

• 多租户管理：支持团队协作和权限控制

• API市场：快速接入第三方服务（飞书/企微/钉钉）

• 运营分析：对话记录标注和数据分析看板

🔧 开发者友好设计

• 开放API接口：完整对齐OpenAI接口规范

• 自定义插件：支持Python/JS代码扩展

• 多向量库支持：PgVector/Milvus自由切换

🌐 多场景应用案例

• 智能客服：7x24小时自动应答

• 企业知识库：合同/手册智能查询

• 教育领域：个性化学习助手

• 金融行业：合规文档自动解析

技术架构解析

技术栈	功能说明	优势特性
Next.js	前端框架	服务端渲染+API路由一体化
TypeScript	开发语言	强类型校验+智能提示
Chakra UI	界面组件库	高定制化+无障碍支持
MongoDB	主数据库	灵活文档存储
PostgreSQL	向量数据库（PG Vector插件）	支持相似度检索
Docker	容器化部署	一键环境配置

三步快速入门指南

第一步：数据准备

支持多种数据导入方式：

# 通过API批量导入
import requests

url = "https://api.fastgpt.in/v1/dataset/upload"
headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"}
files = {'file': open('企业知识库.pdf', 'rb')}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())

第二步：工作流设计

1. 拖入「用户输入」节点

2. 连接「知识库检索」模块

3. 添加「大模型生成」组件

4. 配置「飞书推送」输出

第三步：服务部署

# 使用Docker快速部署
docker run -d --name fastgpt \
  -p 3000:3000 \
  -e MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017 \
  -e PG_VECTOR_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432 \
  labring/fastgpt:latest

与同类项目对比

项目名称	核心优势	局限性	FastGPT优势
LangChain	灵活的组合式架构	需要编码能力	可视化编排+零代码部署
LlamaIndex	优秀的检索性能	功能单一	完整的企业级功能套件
PrivateGPT	本地化部署	仅支持单一模型	多模型自由切换
ChatPDF	专注PDF解析	场景受限	支持20+文件格式

为什么选择FastGPT？

1. 商业友好协议：允许直接商用（非SaaS）

2. 持续更新：平均每周发布新功能

3. 企业级支持：提供付费订阅和技术服务

4. 生态丰富：对接Sealos/Laf等云原生平台

同类项目推荐：

• DeepSeek-R1：国产顶尖大模型解决方案

• Dify：可视化LLM应用开发平台

• OneAPI：多模型管理中间件

• LangChain-Chatchat：本地知识库问答系统

项目地址

https://github.com/labring/FastGPT