VectorDB+FastGPT 一站式构建：智能知识库与企业级对话系统实战

在智能化应用爆发式增长的今天，构建高效的知识库与对话系统已成为企业提升服务效能的核心需求。本文将基于百度智能云向量数据库 VectorDB 与开源框架 FastGPT，详细演示从零搭建 AI 知识库及对话助手的全流程，实现外部知识的高效索引与精准问答，解决传统知识管理中的信息孤岛问题。接下来，我们将分四步完成系统搭建，分别是前期环境准备、千帆模型配置、知识库构建及对话应用部署。

一、前期准备

第一步：创建向量数据库实例

1、创建百度向量数据库实例，当前每个新用户都有免费试用实例的机会，抓紧申请吧，戳地址https://console.bce.baidu.com/vdb/#/vdb/instance/create

2、创建成功后，通过实例详情页查看访问的地址信息和账号信息，用于访问操作向量数据库。如例子截图，访问信息如下：

第二步：申请 openai 的 api key

1、进入 openai 的 api keys 页面申请 api key。https://platform.openai.com/settings/organization/api-keys

2、申请完之后需要保存 api key，只显示这一次。使用前需要向 openai 缴费，否则无法使用

第三步：部署 FastGPT

1、Fork FastGPT 的 github 库 https://github.com/labring/FastGPT，克隆在 GitHub 上 Fork 的存储库：git clone git@github.com:<github_username>/FastGPT.git

2、复制.env.template 文件，在同级目录下生成一个.env.local 文件，修改.env.local 里内容才是有效的变量。

这里需要注意的是，变量说明见 .env.template，主要需要修改 API_KEY 和数据库的地址与端口以及数据库账号的用户名和密码，具体配置需要和 docker 配置文件相同，其中用户名和密码如需修改需要修改 docker 配置文件、数据库和.env.local 文件，不能只改一处。

3、配置使用百度向量数据库

为了使用百度向量数据库，我们需要修改 Docker Compose 中 api 和 worker 的环境变量：

使用 docker-compose -up -d 启动环境，docker-compose.yml 内容如下：

修改完毕后，执行启动命令：

4、部署成功后，在浏览器中输入 http://localhost:3000 即可访问 FastGPT。

5、进入 FastGPT 页面之后，默认账号位 root，密码为 1234

第四步：开通千帆 Embedding 模型

2、创建应用，获取 API Key 和 Secret Key **https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application

二、将千帆模型配置 FastGPT

三、使用 FastGPT 创建知识库

1、创建知识库，选择对应的语言模型和索引模型

2、创建知识库并上传文档大致分为以下步骤：

•           导入文本数据

•           指定分段模式

以下就从这两个步骤介绍下如何快速从本地已有的 pdf 文档来创建知识库。

3、选择上传导入的 pdf 文档

4、这里直接使用默认的分段配置

5、确认上传之后需要等待训练完成

四、基于知识库创建应用

第一步：创建聊天助手

知识库可以作为外部知识提供给大语言模型用于精确回复用户问题，你可以在 FastGPT 中关联已创建的知识库。这里也以聊天助手为例，来介绍如何运用上一章节中创建的知识库来快速搭建一个聊天助手应用。

FastGPT 中，聊天助手应用的创建流程如下：

1.进入 工作台 -- 新建 --知识库+对话引导

2.进入选择已创建的知识库，这里可以选择上文中创建的知识库；

3.在参数中配置搜索过滤模式，可以直接使用默认的语义检索

4.在 AI 模型相关属性中输入与知识库相关的用户问题进行调试，这里可以选择使用的模型种类并可以调试问答功能；

5.调试完成之后保存并发布为一个 AI 知识库问答类应用；

第二步：效果展示

完成应用创建后，就可以从工作室中进入创建好的聊天应用进行问答。

文章完整演示了基于 VectorDB 与 FastGPT 构建智能知识系统的全链路流程。从创建向量数据库实例、配置千帆 Embedding 模型，到知识库文档分段训练与 AI 应用发布，最终实现对话助手对专业知识的即时精准响应，成功打通了外部知识存储、语义索引与生成式问答的闭环，其模块化设计支持灵活扩展至客服、文档分析等场景。随着调试优化与知识库持续更新，这套轻量级架构将逐步演变为企业的智能信息枢纽，为业务决策提供强有力的认知支撑。