FastGPT

FastGPT 是什么

FastGPT 是一款由 labring 团队开发的开源 AI 智能体构建平台，核心定位是"基于大语言模型的知识库问答系统"。它把 RAG（检索增强生成）、可视化工作流、Agent 编排、工具调用整合在一个平台里，让开发者和业务人员都能通过拖拽方式搭建自己的 AI 应用，不必从零写代码。

项目在 GitHub 上有较高关注度，官方宣称累计用户超 50 万，行业覆盖教育、医疗、金融等场景，是国内开源 AI 应用领域较有代表性的项目之一。

核心功能

知识库问答（RAG）：支持导入 txt、md、html、pdf、docx、pptx、csv、xlsx 等多种格式文档，也支持 URL 抓取和 CSV 批量导入。系统会自动做数据预处理、切分和向量化，减少人工调参的工作量。

可视化工作流编排：通过 Flow 模块拖拽节点，把模型调用、知识库检索、条件判断、外部工具串成一条完整的业务流程，可以实现相对复杂的对话逻辑，不用写代码。

Agent 与工具扩展：内置对话 Agent 和 Agent V2（面向数据分析场景），支持调用外部工具，例如通过 SMTP 发邮件、读取 Excel/CSV 做分析等。

多模型兼容：可以接入主流大模型 API，也可以对接本地部署的 Ollama 模型，方便对数据敏感的企业做私有化部署。

企业级 API 集成：把搭建好的应用以 API 形式暴露给业务系统，方便嵌入到现有的客服、内部工具或产品中。

适合谁用

• 想搭建企业内部知识库的团队：客服 FAQ、产品文档问答、内部制度查询这类场景比较对口，尤其适合文档量大、更新频繁的团队。
• 需要私有化部署的行业客户：金融、医疗、政务等对数据合规要求高的场景，可以选开源版本自行部署，数据不出内网。
• 非技术业务人员：产品经理、运营、行业专家可以直接用可视化界面配置 Agent，不必等工程排期。
• 开发者：想基于开源 RAG 框架二次开发的团队，可以直接在 FastGPT 基础上改造，省掉从零搭建的成本。

需要注意的是，知识库问答的效果高度依赖文档质量和切分策略，实际落地往往还需要不少调优工作，不是"上传即用"那么理想。

如何开始

1. 云版本：访问 fastgpt.cn 或 cloud.fastgpt.cn 注册账号，可以直接在浏览器里创建应用、上传知识库、发布 API，适合先跑通流程做验证。
2. 开源自部署：从 GitHub 拉取代码，按官方文档用 Docker 部署到自己的服务器，对接自选的大模型和向量库，适合有私有化需求的团队。
3. 参考文档快速上手：官方文档（doc.fastgpt.io）提供了对话 Agent、知识库、工作流、Agent V2 四类案例，跟着做一遍基本能把主要功能摸清楚。

对多数团队来说，建议先用云版本跑通一个最小场景，验证效果再决定是否投入私有化部署的资源。