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FastGPT · 知识库问答工作流平台

做「带知识库的问答机器人」最顺手的国产开源平台，商业化成熟

30k stars 7.3k forks 152 173TypeScript 最近提交 2026-09-09本周 +8 ⭐ 官网 / 文档在 GitHub 查看源码

🟢 活跃维护agentclaudedeepseekllm

5 分钟上手

无需 GPU，建议 4核8GB（组件常驻）

git clone https://github.com/labring/FastGPT
cd FastGPT
docker compose -p fastgpt -f docker-compose/mongodb/docker-compose.yml up -d
docker compose -p fastgpt -f docker-compose/pgvector/docker-compose.yml up -d
docker compose -p fastgpt -f docker-compose/fastgpt/docker-compose.yml up -d

项目速览

FastGPT 由 labring 团队开源，专注一件事：把企业知识库变成可对话的 AI 问答客服。工作流可视化编排 + 强大的知识库问答质量调优工具链，是国内落地案例最多的开源问答机器人底座之一。

能做什么

文档/网页/FAQ 多源知识库导入，问答带引用溯源
Flow 工作流编排多轮对话逻辑，支持工具调用与问题优化
多渠道发布：网页、API、企业微信、飞书机器人

怎么部署

Docker Compose 部署（依赖 MongoDB/PostgreSQL），官方托管版可免费试用。选型对比可看 Dify 工具页。

适合谁

要做客服机器人、内部知识问答、文档助手的运营与非技术团队。

✅ 优点

•知识库问答这条链路做得最深（QA 拆分/重排/标签）
•多渠道发布：网页、API、企业微信、飞书
•商业化成熟，托管版可免费试跑再决定自部署

⚠️ 局限与坑

•自部署依赖 MongoDB+PG+MinIO 多组件，运维面大
•通用工作流编排不如 Dify 灵活
•开源版部分高级功能有商业边界

💼 典型应用场景

1.产品手册做成客服机器人（企微/网页发布）
2.FAQ 自动拆解 + 多轮对话问答
3.内部 Wiki 问答带引用溯源

🔗 资源直达

官网tryfastgpt.ai 中文文档doc.fastgpt.io GitHub 仓库github.com/labring/FastGPT

配套教程

🎓 AI 搭建个人知识库：打造你的第二大脑 🎓 AI 智能客服搭建：从配置到上线

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