本期教程教大家训练自己的知识库回答chatgpt回答不了的问题

FastGPT 是一个知识库问答系统,可以通过调用大模型和知识库回答特定的问题

1. 可以做成专属 AI 客服集成到现有的APP或者网站内当作智能客服
2. 支持网络爬虫学习互联网上的很多知识
3. 可以通过flow可视化进行工作流程编排

本期教程主要内容

1. 实现fastgpt对接oneapi接入多种大模型
2. 实现fastgpt自定义大模型
3. 实现添加m3e索引模型
4. 实现自定义文本处理模型
5. 实现在线更新fastgpt
6. 不需要以上5条功能可以查看往期教程一键部署教程
7. ⚠️注意遇到报错或者问题请查看最后面的避坑指南或许能找到答案

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需要采用一键部署的系统

添加端口转发

登录casaos

登录fastgpt

浏览器登录oneapi

fastgpt如何对接oneapi

打开files

进入fastgpt文件下

编辑docker-compose.yaml文件

修改配置文件

修改前

修改后

打开终端

登录终端

进入fastgpt文件夹下

cd fastgpt

停止运行fastgpt

docker compose down

启动fastgpt

docker compose up -d

此时fastgpt已经对接到oneapi上了

oneapi对接chatgpt或其他大模型

本次演示对接xi的中转api

登录fastgpt看一下能否使用

可以看到已经可以对话了，如果不能对话报错，就去检查一下docker-compose编辑那部检查一下时候填对了，填写没有问题就执行一下 停止fastgpt和启动fastgpt运行

如何自定义添加大模型

可以看到fastgpt里自带的模型只有3个，如何加入其他模型呢

编辑config.json

可以看到以下是相应的模型配置文件

示例：添加千问大模型

{ "model": "gpt-3.5-turbo", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名) "name": "gpt-3.5-turbo", // 别名 "avatar": "/imgs/model/openai.svg", // 模型的logo "maxContext": 16000, // 最大上下文 "maxResponse": 4000, // 最大回复 "quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容 "maxTemperature": 1.2, // 最大温度 "charsPointsPrice": 0, // n积分/1k token（商业版） "censor": false, // 是否开启敏感校验（商业版） "vision": false, // 是否支持图片输入 "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错 "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）    "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true） "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true） "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true） "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持） "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式） "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型 "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词 "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词 "defaultConfig":{} // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p） },

千问大模型

{"model": "qwen:14b","name": "qwen:14b","maxContext": 16000,"avatar": "/imgs/model/qwen.svg","maxResponse": 4000,"quoteMaxToken": 13000,"maxTemperature": 1.2,"charsPointsPrice": 0,"censor": false,"vision": false,"datasetProcess": true,"usedInClassify": true,"usedInExtractFields": true,"usedInToolCall": true,"usedInQueryExtension": true,"toolChoice": true,"functionCall": true,"customCQPrompt": "","customExtractPrompt": "","defaultSystemChatPrompt": "","defaultConfig": {}},

重启一下fastgpt

添加知识库m3e索引模型

fastgpt支持的索引模型有embedding和m3e,但是自带的只有emnedding,如何添加m3e索引模型

编辑这个config.json文件

添加m3e模型

{ "model": "m3e", "name": "m3e", "price": 0.1, "defaultToken": 500, "maxToken": 1800 
}

重启fastgpt

可以看到知识库创建已有M3e

知识库文本处理是如何添加的

在模型配置文件里设置为true就会显示在此

并且要在fastgpt对接的oneapi里添加索引模型m3e

测试是否成功

索引完成

可以看到可以回答知识库相关内容了

如何更新fastgpt

# 更新fastgpt
docker compose pull # 启动fastgpt
docker compose up -d

避坑指南

在测试过程中出现配置文件中添加了模型并且也重启了fastgpt，发现fastgpt里还是没有自定义添加的模型

1. 仔细检查一下配置文件是否填对
2. 配置文件没问题，可以多次重启fastgpt，大概率就会解决问题

oneapi里添加了模型名字，fastgpt里也添加了，但是就是提示无所用模型

1. 仔细检查一下模型名字时候填对，或者多等一会在进行测试

更多问题可以加QQ群反馈