FastGPT - 国产开源知识库+Agent平台

基本信息

官网: https://fastgpt.in/

开发商: FastGPT开源社区

访问方式: 不需要翻墙

免费额度: 完全开源免费(需要自备LLM API Key)

付费方案: 云端版按量付费,企业版技术支持收费

国产开源的知识库问答系统,专注企业私有知识库场景,提供数据处理、向量检索、工作流编排等能力,中文生态友好。

知识库管理 提供完整的知识库生命周期管理,支持文档上传、自动切分、向量化存储、相似度检索,开箱即用。

可视化工作流 通过拖拽节点编排AI应用流程,支持知识库搜索、AI对话、HTTP请求、条件判断等节点,降低开发门槛。

多种问答模式 支持简单问答、索引检索、引用回复等多种模式,可以根据场景选择最合适的检索策略。

对话调试 内置对话调试界面,可以实时查看知识库检索结果、向量相似度、token消耗等信息,方便优化效果。

多模型支持 兼容OpenAI、Azure、通义千问、文心一言、ChatGLM等国内外主流模型,一键切换。

私有化部署简单 使用Docker Compose一键部署,内置PostgreSQL+PgVector,无需额外配置数据库,特别适合中小团队。

中文文档完善 文档和社区都是中文为主,对国内开发者非常友好,上手门槛低。

FastGPT在国内开源社区关注度很高,GitHub上有超过2万星标。作为国产项目,其最大优势是对中文场景的优化和文档的完善程度。

实际部署过程确实非常简单,Docker Compose一行命令就能跑起来,比Dify等国外项目的部署要省心一些。内置的PgVector向量数据库对于小规模应用完全够用,省去了单独配置Milvus或Qdrant的麻烦。

知识库功能是其核心,文档切分策略提供了多种选项(按段落、按字符数、按语义等),可以根据实际文档类型选择。检索效果在中文场景下表现不错,特别是对于结构化的企业文档。

工作流编排相比Dify稍显简单,但对于知识库问答这类场景已经足够。如果需要构建复杂的多Agent协作,可能还是Dify或LangChain更合适。

社区活跃度较高,遇到问题在微信群或GitHub Issues基本都能得到快速响应,这对国内用户来说是个很大的优势。

如果FastGPT不适合,可以考虑: