FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识平台，它能自动从你的文档中提取问答对，而不是简单地把文档切碎。这样检索时更精准，特别适合做客服机器人或内部知识库。本文带你从零开始，一步步安装并跑通 FastGPT。

准备工作：你需要什么

• 一台能联网的电脑（Windows / macOS / Linux 都可以）
• 安装 Docker（一个容器工具，方便运行软件）和 Docker Compose（用来管理多个容器）。去官网下载 Docker Desktop 即可，它会自带 Compose。
• 安装 Ollama（一个本地运行大模型的工具），用于提供 AI 能力。从 ollama.com 下载安装，然后打开终端运行 ollama pull llama3 下载一个模型（约 4GB）。

安装 FastGPT

1. 打开终端，克隆 FastGPT 仓库：git clone https://github.com/labring/FastGPT。
2. 进入目录：cd FastGPT。
3. 复制环境变量文件：cp .env.example .env。
4. 启动容器：docker compose up -d。这会自动下载并运行 FastGPT 所需的 MongoDB（存对话记录）和 PostgreSQL（存向量数据）。
5. 等几分钟后，打开浏览器访问 http://localhost:3000，使用默认账号 root，密码 1234 登录。

验证是否成功：上传文档并生成问答对

1. 登录后，点击左侧「数据集」→「新建数据集」。
2. 上传一个文本文档（比如产品说明书）。
3. 在「处理方式」中选择 QA 拆分（而不是简单拆分）。这是 FastGPT 的核心功能：它会调用你本地的 Ollama 模型，自动读文档并生成问答对。
4. 等待处理完成，你就能看到生成的问答对了。比如文档里写“退货需在购买后30天内”，模型会提取出 Q：“退货期限是多久？” A：“购买后30天内”。

这样，以后用户问“我买了三周还能退吗？”系统就能直接匹配到这个问答对，准确率远高于传统切片检索。

下一步可以做什么

• 试试可视化工作流：在「应用」中创建新应用，用节点拖拽搭建复杂的问答流程，比如先判断用户意图，再路由到 FAQ 或文档搜索。
• 如果要用在生产环境，需要配置 Nginx 和 SSL 证书，FastGPT 的仓库里有相关文档。
• 如果你需要更自由的商业许可，可以考虑 MaxKB（Apache 2.0）或 WeKnora（MIT）。