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【超详细】纯本地部署的FastGPT知识库教程（基于ChatGLM3+m3e+oneapi）

介绍

大家好，我是五河川。今天给大家带来基于LLM大语言模型的知识库问答系统的教程。FastGPT提供了开箱即用的数据处理、模型调用等能力，并且可以通过flow可视化进行工作流编排，实现复杂的问答场景。

FastGPT的能力

• 创建专属AI客服
• 直观的可视化界面
• 自动数据预处理
• 工作流编排模块
• 对接OPENAI接口

部署准备

在进行部署前，请确保已经开启并安装了WSL功能。接着，打开WSL，输入命令创建fest目录，并切换到fast目录。然后依次执行命令下载doc compose和CONFIG文件。

Docker部署

使用docker compose进行部署，下载好的文件放在指定目录，并修改docker compose文件里的端口。接着在power shell和docker中输入命令拉取镜像并运行容器。

使用OpenAI API

如果有OpenAI的API，可以修改docker compose文件里的配置。然后使用docker compose和doc composer d更新配置文件。

文件处理及聊天模型

使用chat glm36B嵌入文本模型和M3e large处理知识库索引。使用docker部署，在后台启动新容器并下载镜像。

接入one API

使用get dog上打包好的EXE可执行文件，打开后能够使用API的程序。在浏览器打开网站，添加新的渠道和令牌名称。

修改配置文件

在docker compose文件和CONFIG文件中填入相应的链接和密钥。

使用FastGPT

在使用前需要打开power shell，依次输入命令重新更新配置文件。然后在fast gt网页上进行知识库的创建和应用的设置。

结束语

以上就是本期教程的内容，如果有不明白的地方也可以提问。非专业从业者，教程难免有疏漏。下次再见！