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。同时可以通过工作流可视化进行应用编排，从而实现复杂的问答场景和更好的模型体验。更赞的是，FastGPT 项目在 Apache License 2.0 许可下开源，是由环节云计算公司提供支持，具体情况可参考git官方说明。
1.本地安装资源情况我们先来了解一下本地化部署fastgpt需要的镜像：
fastgpt:latest 镜像大小：349.65 MB mongo:5.0.18 镜像大小：632.08 MB one-api:latest 镜像大小：46.20 MB pgvector:v0.5.0 镜像大小：394.77 MB reranker:v0.1 模型镜像大小：7.65 GB（可选） M3E模型镜像大小：6.95GB（可选）
上述镜像不包括本地化部署的大模型。根据以上的镜像大小情况，我们需要如下资源配置:
1.一台具备足够计算资源的服务器，建议安排8GB内存、4核CPU以及50GB以上存储的配置。
2.安装Docker和Docker Compose，以便在容器中运行FastGPT。
3.获取FastGPT的docker-compose.yml文件，该文件包含了部署FastGPT所需的所有配置信息，根据具体环境修改。
2.模型配置情况新版 FastGPT 采用了 ConfigMap 的形式挂载配置文件，可以在projects/app/data/config.json 看到默认的配置文件。配置文件中可以配置包括基模在内的基础大模型、embedding模型、reranker模型等，根据需要我们可以补充和调整。
默认情况下，FastGPT 只配置了 GPT 的模型，如果需要接入其他模型，需要部署和使用 One API，实现通义千问、文心一言、ChatGLM或本地模型的接入。而One API 是一个 OpenAI 接口管理 & 分发系统，可以通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，开箱即用。FastGPT 可以通过接入 One API 来实现对不同大模型的支持。
我们仍以构建【智能财报分析助手】为例，展示fastGPT平台构建知识库时工具链的完整性、易用性，以进行各环节的技术能力和效果评估。
首先我们需要创建一个知识库。
创建知识库时可以选择文件处理模型，这里的大模型作用是将文档智能拆分，辅助进行chunk和向量化存储。知识库创建完之后我们需要上传一点内容。上传内容这里有四种模式：
手动输入：手动输入问答对，是最精准的数据 文本数据集：选择文本文件，让AI自动生成问答对。文本数据集支持pdf\txt\docx等文件格式，也支持网页链接、支持手动数据文本。 表格数据集：CSV 批量导入问答对。这里，我们选择文本数据集，让大模型自动生成问答，若问答质量不高，可以后期手动修改。
点击上传后我们需要等待数据处理完成，等到我们上传的文件状态为可用。此时，fastGPT后台会调用模型资源进行文档chunk、简历索引、存储向量数据库等一系列操作。知识库左下角会展示文档处理所占用的资源及排队情况。处理完成的文档，我们可以点开查看：
可以看到已分段，对于不满意的分段，可以点开自行修改。
接下来是创建应用。点击「应用」按钮来新建一个应用，这里有四个模板，我们选择「知识库 + 对话引导」。
应用创建后来再应用详情页找到「知识库」模块，把我们刚刚创建的知识库添加进去。
添加完知识库后记得点击「保存并预览」，这样我们的应用就和知识库关联起来了。
当然，我们还可以进行高级编排，让知识库变成agent应用。
目测比较有用的工具有http请求、问题分类、工具调用等，可以根据用户场景搭配使用。
值得一提的是，FastGPT支持web站点静态页面数据同步，即利用爬虫的技术，可以通过一个入口网站，自动捕获同域名下的所有网站，目前最多支持200个子页面。出于合规与安全角度FastGPT 仅支持静态站点的爬取，主要用于各个文档站点快速构建知识库。但是国内许多媒体站点基本不可用。本次构建的是财务助手，可以将相关财务信息的站点url直接导入，利用fastgpt进行分段和索引。这种方式在知识库的数据更新上更具优势。
4.效果评价1. 文本chunk:在实验中，我们发现md5格式的文档更好的能被模型理解和解析，它清晰的段落和标题有助于文档切分。但目前系统中还没有自动将文档转为Md5格式的功能，需要系统外处理好再作为知识库上传。
2. embedding:embedding效果主要取决于embedding模型的好坏，常用的中文embedding模型bge-large-zh,可以根据我们具体处理的任务进行进一步的微调，比如针对sql向量化处理的，针对金融专业词汇的，微调后的向量模型可以进一步提高后续召回的准确性。
3. 召回及重排序：fastGPT提供语义检索（使用向量进行文本相关性查询）、全文检索（使用传统的全文检索，适合查找一些关键词和主调语特殊的数据）、混合检索（使用向量检索与全文检索的综合结果返回，使用RRF算法进行排序），最后还可以使用重排模型（reranker模型）来进行二次排序，可增强综合排名。reranker常用的有bge-rerank-v2-m3，同样也可以根据场景进行相应的微调。
4. prompt优化：fastGPT提供“问题优化”功能，开启该功能后，在进行知识库搜索时，会根据对话记录，利用大模型补全问题，优化描述。该步骤本质上也是通过提示工程来优化问题。另外，在进行知识库引用传给大模型时，提供了多个模板，适用于不同类型的知识结构。如标准提示词，用于结构不固定的知识库，用标签引用知识库内容，并根据内容回答， 如果不清楚问题需要澄清等等。另外比如问答模板，适合 QA 问答结构的知识库，可以让大模型较为严格的按预设内容回答。
5.总结整体来看，FastGPT在知识库的快速构建中提供了完善的工具链，逻辑清晰，插件易用。开放开源的能力也可以使开发者根据具体场景微调相关逻辑，优化召回效果。最重要的是，fastGPT支持本地化部署，对企业的私有化知识提供了保护。支持本地大模型和外部商用大模型，灵活边界，使开发者可以根据费用情况灵活安排。总而言之，fastGPT值得一试。
