AI | 基于 FastGPT + 大语言模型 + 向量模型手把手从0-1快速构建本地私有化知识库

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2024年7月30日修改

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原创：译点

公众号：每天译点晓知识

原创译点每天译点晓知识 2024年06月20日 17:47 湖南

前言

想象一下，如果有这样一个 AI，能够即刻回答你所有需要咨询的问题，而且还能不断学习，具备问答学习增强能力，这将是多么令人兴奋的事情！​

FastGPT()，就是这样一个开箱即用的AI知识库问答系统。这里，本文将介绍如何基于 FastGPT + 大语言模型 + 向量模型快速构建本地私有化知识库，帮助读者了解整个构建过程和涉及的关键技术。​

安装部署 FastGPT

FastGPT 不仅仅是一个搜索引擎，它还能够处理实时信息、组建本地化私有知识库等数据，让我们构建的 AI 应用变得更加智能化。​

FastGPT 在线使用地址：https://cloud.fastgpt.in/login

我们可以根据实际情况选择不同版本：PgVector、Milvus、zilliz cloud 部署在不同的环境：Linux、Windows、Mac 等操作系统。

若是没有 Docker 环境，则先需要准备好环境，考虑到后台咨询的童鞋用云服务器部署较多，介绍一下在阿里云 ECS 服务器 Docker 环境一键化安装指令：

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代码块

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

这里，还是按照之前的方式：在 Windows 下进行 Docker 虚拟化快速安装。Docker Compose() 方式​

温馨提示

下载&安装 对应版本，根据操作系统任选其一即可，修改 docker-compose.yml 文件内容。​

在 docker-compose.yml 同级目录下执行，确保docker-compose版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令，通过容器化部署可以看往期文章，遇到相关问题可以在后台交流，正文暂不再赘述><​

搭建私有化知识库

首先，进入我的应用，首次打开可以看到空白页面，如下：

接下来，创建我们的 AI 应用：确定应用名称、选择对应模板。​

点击确认创建，我们可以看到不同类型的模式以供选择：

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