23.5K star！零代码构建AI知识库，这个开源神器让问答系统开发像搭积木一样简单！

嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法

FastGPT 是一个基于大语言模型的智能知识库平台，提供开箱即用的数据处理、RAG检索和可视化AI工作流编排能力，让你无需编写代码就能轻松构建复杂的问答系统！

为什么你需要关注这个项目？

在AI技术爆发的2025年，企业级知识库系统已成为数字化转型的标配。传统开发方式需要投入大量人力进行算法调优和系统搭建，而FastGPT通过三大革新彻底改变了游戏规则：

1. 可视化编排：像搭积木一样设计AI工作流
2. 零代码部署：5分钟完成从数据导入到服务上线
3. 多模型支持：无缝对接OpenAI/Claude/DeepSeek等主流大模型

功能界面

五大核心功能解析

🧩 可视化工作流编排

• 拖拽式节点设计：对话流程、插件调用、条件判断一键配置
• 实时调试面板：完整展示中间处理结果和上下文数据
• 支持循环调用和用户交互：实现复杂业务逻辑

📚 智能知识库管理

• 多格式文件支持：PDF/Word/Excel/PPT/网页一键解析
• 混合检索技术：语义搜索+关键词匹配双引擎
• 数据版本控制：记录每次chunk修改历史

🚀 企业级功能特性

• 多租户管理：支持团队协作和权限控制
• API市场：快速接入第三方服务（飞书/企微/钉钉）
• 运营分析：对话记录标注和数据分析看板

🔧 开发者友好设计

• 开放API接口：完整对齐OpenAI接口规范
• 自定义插件：支持Python/JS代码扩展
• 多向量库支持：PgVector/Milvus自由切换

🌐 多场景应用案例

• 智能客服：7x24小时自动应答
• 企业知识库：合同/手册智能查询
• 教育领域：个性化学习助手
• 金融行业：合规文档自动解析

技术架构解析

三步快速入门指南

第一步：数据准备

支持多种数据导入方式：

# 通过API批量导入
import requests

url = "https://api.fastgpt.in/v1/dataset/upload"
headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"}
files = {'file': open('企业知识库.pdf', 'rb')}

response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())

第二步：工作流设计

1. 拖入「用户输入」节点
2. 连接「知识库检索」模块
3. 添加「大模型生成」组件
4. 配置「飞书推送」输出

第三步：服务部署

# 使用Docker快速部署
docker run -d --name fastgpt \
  -p 3000:3000 \
  -e MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017 \
  -e PG_VECTOR_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432 \
  labring/fastgpt:latest

与同类项目对比

为什么选择FastGPT？

1. 商业友好协议：允许直接商用（非SaaS）
2. 持续更新：平均每周发布新功能
3. 企业级支持：提供付费订阅和技术服务
4. 生态丰富：对接Sealos/Laf等云原生平台

同类项目推荐：

• DeepSeek-R1：国产顶尖大模型解决方案
• Dify：可视化LLM应用开发平台
• OneAPI：多模型管理中间件
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项目地址

https://github.com/labring/FastGPT