云服务器 Flexus X 实例：RAG 开源项目 FastGPT 部署，玩转大模型
本篇文章主要通过 Flexus 云服务器 X 实例 部署 RAG 开源项目 FastGPT，通过 FastGPT 可以使用大模型生成用户需要的内容。 Flexus 云服务器 X 实例具有柔性算力，六倍性能，旗舰体验，覆盖高科技、零售、金融、游戏等行业大多数通用工作负载场景，完全可以支持 FastGPT 的部署、运行和使用，而且，Flexus 云服务器 X 实例 能够提供完备的产品能力，可以基于业务诉求灵活自定义拓扑组网，支持灵活自定义 vCPU 和内存配比，完全基于业务资源诉求选择合适规格，节省资源开销等优势，需要的小伙伴赶紧用起来吧！
一、FastGPT 简介****
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
具有如下特性：
（1）专属 AI 客服：通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题；
（2）简单易用的可视化界面：FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程；
（3）自动数据预处理：提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能；
（4）工作流编排：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等；
（5）强大的 API 集成：FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台。
二、FastGPT 部署****
2.1 下载启动文件****
首先，创建一个目录方便存储部署的文件，执行如下命令创建目录。
root@flexusx-7305:~# mkdir fastgpt
进入 fastgpt 目录，下载 config.json 文件。
root@flexusx-7305:~# cd fastgpt
root@flexusx-7305:~/fastgpt# curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed
100 6637 100 6637 0 0 17283 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 17283
root@flexusx-7305:~#
如上所示，下载成功。config.json 文件是用于配置 FastGPT，包括大模型、向量数据库、重排模型等，config.json 文件部分内容如下所示。
{
"feConfigs": {
"lafEnv": "https://laf.dev" // laf 环境。 https://laf.run （杭州阿里云） ,或者私有化的 laf 环境。如果使用 Laf openapi 功能，需要最新版的 laf 。
},
"systemEnv": {
"vectorMaxProcess": 15,
"qaMaxProcess": 15,
"pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为 100，有 99%+精度。
},
"llmModels": [
{
"model": "gpt-4o-mini", // 模型名(对应 OneAPI 中渠道的模型名)
"name": "gpt-4o-mini", // 模型别名
"avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的 logo
"maxContext": 125000, // 最大上下文
"maxResponse": 16000, // 最大回复
"quoteMaxToken": 120000, // 最大引用内容
"maxTemperature": 1.2, // 最大温度
"charsPointsPrice": 0, // n 积分/1k token（商业版）
"censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版）
"vision": true, // 是否支持图片输入
"datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型（QA），务必保证至少有一个为 true，否则知识库会报错
"usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为 true）
"usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为 true）
"usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为 true）
"usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为 true）
"toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有 gpt 支持）
"functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为 false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
"customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
"defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
"defaultConfig": {}, // 请求 API 时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p）
"fieldMap": {} // 字段映射（o1 模型需要把 max_tokens 映射为 max_completion_tokens）
},
{
"model": "gpt-4o",
"name": "gpt-4o",
"avatar": "/imgs/model/openai.svg",
"maxContext": 125000,
"maxResponse": 4000,
"quoteMaxToken": 120000,
"maxTemperature": 1.2,
"charsPointsPrice": 0,
"censor": false,
"vision": true,
"datasetProcess": false,
"usedInClassify": true,
"usedInExtractFields": true,
"usedInToolCall": true,
"usedInQueryExtension": true,
"toolChoice": true,
"functionCall": false,
"customCQPrompt": "",
"customExtractPrompt": "",
"defaultSystemChatPrompt": "",
"defaultConfig": {},
"fieldMap": {}
},
然后，下载 Docker yml 文件，执行如下命令。
root@flexusx-7305:~/fastgpt# curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/docker/docker-compose-pgvector.yml
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed
100 5577 100 5577 0 0 14448 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 14448
root@flexusx-7305:~#
docker-compose.yml 里面的镜像需要修改为国内镜像，如下所示。
version: '3.3'
services:
# db
pg:
#image: pgvector/pgvector:0.7.0-pg15 # docker hub
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 # 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
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
ports:
- 27017:27017
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 "$$@" &
# 等待 MongoDB 服务启动
until mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin --eval "print('waited for connection')" > /dev/null 2>&1; do
echo "Waiting for MongoDB to start..."
sleep 2
done
# 执行初始化副本集的脚本
mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin /data/initReplicaSet.js
# 等待 docker-entrypoint.sh 脚本执行的 MongoDB 服务进程
wait $$!
fastgpt
sandbox:
container_name: sandbox
#image: ghcr.io/labring/fastgpt-sandbox:latest # git
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest # 阿里云
networks:
- fastgpt
restart: always
fastgpt:
container_name: fastgpt
#image: ghcr.io/labring/fastgpt:v4.8.9 # git
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9 # 阿里云
ports:
- 3000:3000
networks:
- fastgpt
depends_on:
- mongo
- pg
- sandbox
restart: always
environment:
# 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=1234
# AI 模型的 API 地址哦。务必加 /v1。这里默认填写了 OneApi 的访问地址。
- OPENAI_BASE_URL=http://oneapi:3000/v1
# AI 模型的 API Key。（这里默认填写了 OneAPI 的快速默认 key，测试通后，务必及时修改）
- CHAT_API_KEY=sk-fastgpt
# 数据库最大连接数
- DB_MAX_LINK=30
# 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
# MongoDB 连接参数. 用户名 myusername,密码 mypassword。
- MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
# pg 连接参数
- PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
# sandbox 地址
- SANDBOX_URL=http://sandbox:3000
# 日志等级: debug, info, warn, error
- LOG_LEVEL=info
- STORE_LOG_LEVEL=warn
volumes:
- ./config.json:/app/data/config.json
............
需要将对应的镜像（image 处）替换为国内镜像源。
2.2 开放端口权限****
FastGPT 需要使用 3000 端口，所以需要开放 3000 端口。
在基本信息中，点击安全组，如下所示。
然后，点击配置规则，配置对应的端口，如下所示。
然后，点击入方向规则，如下所示。
然后，点击添加规则，如下所示。
最后，填写优先级、策略、类型、协议端口、源地址等，点击确定即可添加。
2.3 启动 FastGPT****
最后，执行命令 docker-compose up -d 启动容器，如下所示。
root@flexusx-7305:~/fastgpt# docker-compose up -d
Pulling pg (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0)...
v0.7.0: Pulling from fastgpt/pgvector
b0a0cf830b12: Pull complete
b311dac095c3: Pull complete
36163cea98c3: Pull complete
fe401a45083b: Pull complete
b4f63e66f657: Pull complete
9a8245430c33: Pull complete
74c893d239e5: Pull complete
789ed9a95b21: Pull complete
5b691e4e12b4: Pull complete
e502d5360f88: Pull complete
0292671f3c2d: Pull complete
5247a27db111: Pull complete
b3a42a5269c3: Pull complete
5fc19b802589: Pull complete
973f95d4f335: Pull complete
694339e21380: Pull complete
Digest: sha256:27df42f0d0be8d5623ff1aea5fea7134e175af1cdef62d9df00b322a3c85edc9
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0
Pulling mongo (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18)...
5.0.18: Pulling from fastgpt/mongo
99803d4b97f3: Pull complete
6653ceb22977: Pull complete
e067c5774dde: Pull complete
3f2512535c9b: Pull complete
95823dd64119: Pull complete
806644aafaf1: Pull complete
b6eb4ecca0a2: Pull complete
a85fb80d261c: Pull complete
b8e25023b418: Pull complete
Digest: sha256:2b7e5f3ddc4f4707cdf72bd55e50a0dbd34b5832e5e97d9fdf5adc19abebf068
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18
Pulling sandbox (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest)...
latest: Pulling from fastgpt/fastgpt-sandbox
ec99f8b99825: Already exists
826542d541ab: Pull complete
dffcc26d5732: Pull complete
db472a6f05b5: Pull complete
ecd04a51a4f0: Pull complete
545ea84d560a: Pull complete
c58556c21eaf: Pull complete
Digest: sha256:713b33d3046df1dbad4d8a96e96d6768da40b37725aae51d62c65f78d142f7f0
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest
Pulling fastgpt (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9)...
v4.8.9: Pulling from fastgpt/fastgpt
ec99f8b99825: Already exists
826542d541ab: Already exists
dffcc26d5732: Already exists
db472a6f05b5: Already exists
491fb52a5552: Pull complete
e976869203ad: Pull complete
3752adf5e588: Pull complete
4f4fb700ef54: Pull complete
16dac137804b: Pull complete
6e71790b1b02: Pull complete
182766849e9d: Pull complete
dcb3c7036667: Pull complete
953e3286d363: Pull complete
b07e2289cb81: Pull complete
12cd02b56be5: Pull complete
1cb02e13b272: Pull complete
bf8bf6a61713: Pull complete
ccd96c6d5426: Pull complete
303d7b560361: Pull complete
9b6e2c2688e6: Pull complete
d44f4ca5f7c4: Pull complete
Digest: sha256:91e1bc8349f477c0c70b25a0dbeb7394240aac515ee5dd9e8c7c6e44b2d3da4a
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9
Pulling mysql (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36)...
8.0.36: Pulling from fastgpt/mysql
bd37f6d99203: Pull complete
d2433cba0951: Pull complete
13702d9fe3c3: Pull complete
83bcc87284a1: Pull complete
c38d8660e1fa: Pull complete
7e1bc321f421: Pull complete
bddd54b9c549: Pull complete
4eaae1e844ac: Pull complete
5196e1e87d8f: Pull complete
6586d096303c: Pull complete
cf55ff1c80af: Pull complete
Digest: sha256:c57363379dee26561c2e554f82e70704be4c8129bd0d10e29252cc0a34774004
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36
Pulling oneapi (registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6)...
v0.6.6: Pulling from fastgpt/one-api
4abcf2066143: Already exists
17841cb3f506: Pull complete
4394f95d2b0d: Pull complete
7fcd5fcce5af: Pull complete
Digest: sha256:480a8d63af5057f7d81437dc138da941998657779b6c0150fd5e595b6ff72c71
Status: Downloaded newer image for registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6
Creating pg ... done
Creating mongo ... done
Creating sandbox ... done
Creating mysql ... done
如上所示，分别拉取了 pgvector、mongo、fastgpt-sandbox、fastgpt、mysql、one-api 镜像。
通过 docker ps 查看当前运行的镜像，如下所示。
root@flexusx-7305:~/fastgpt# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
68a1f9a73e58 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.8.9 "sh -c 'node --max-o…" 22 hours ago Up 22 hours 0.0.0.0:3000->3000/tcp, :::3000->3000/tcp fastgpt
b57af8cd1b6b registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/one-api:v0.6.6 "/one-api" 22 hours ago Up 22 hours 0.0.0.0:3001->3000/tcp, [::]:3001->3000/tcp oneapi
2de37c379c6a registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mysql:8.0.36 "docker-entrypoint.s…" 22 hours ago Up 22 hours 0.0.0.0:3306->3306/tcp, :::3306->3306/tcp, 33060/tcp mysql
9d7906452f26 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt-sandbox:latest "docker-entrypoint.s…" 22 hours ago Up 22 hours sandbox
6f9c7f088d9d registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 "bash -c 'openssl ra…" 22 hours ago Up 22 hours 0.0.0.0:27017->27017/tcp, :::27017->27017/tcp mongo
3867cf7f6df9 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/pgvector:v0.7.0 "docker-entrypoint.s…" 22 hours ago Up 22 hours 0.0.0.0:5432->5432/tcp, :::5432->5432/tcp pg
89bb9f7a3dd1 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/justsong/one-api:v0.6.0 "/one-api" 2 days ago Up 23 hours 0.0.0.0:3002->3000/tcp, [::]:3002->3000/tcp one-api
65fe1c102df6 daocloud.io/library/mysql:8 "docker-entrypoint.s…" 4 days ago Up 23 hours 3306/tcp, 33060/tcp root_db_1
root@flexusx-7305:~/fastgpt#
三、FastGPT 运行****
3.1 登录 FastGPT****
在浏览器中访问 http://服务器 IP:3000，FastGPT 界面如下所示。
默认用户是 root，密码是 1234，登录后如下所示。
3.2 知识库****
点击知识库，右上角点击新建，如下所示。
然后填写知识库名称，创建完成，知识库如下所示。
然后，可以点击新建/导入按钮导入文档。
3.3 应用****
点击工作台，点击右上角新建，如下所示。
输入名称，创建应用完成，如下所示。
可以在 AI 配置中选择模型，填写提示词，关联知识库，知识库可以选择 3.2 知识库中创建的，如下所示。
配置完大模型后可以在右侧聊天窗口开启聊天。
四、总结****
通过本篇文章，使用 Flexus 云服务器 X 实例 实例部署 FastGPT，整个过程非常顺利，包括：下载配置文件、拉取镜像、启动容器、远程访问 FastGPT 等，而且 Flexus 云服务器 X 实例 具有高安全性，开放端口需要配置对应的规则，可以保障 FastGPT 的安全运行，有需要的小伙伴赶紧用起来吧！
还未添加个人签名 2023-04-20 加入
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