之前介绍了很多 AI 大模型以及如何编写 AI Prompt 的文章，但从实际应用的维度来看，我们在使用这些 AI 产品时一般都是将它作为一个搜索引擎来使用的，并没有发挥出它应有的价值。
为什么这么说呢？
首先，大多数情况下我们只是通过和 AI 对话来获取自己想要的答案，一个标准的、符合预期的回答往往需要多轮对话才会产生；
其次，对于一些实时信息、企业内部资料等数据，无法从此类 AI 应用上获取；
最后，单纯通过和 AI 对话来完成一些任务的效率太低，无法很好地发挥 AI 的能力。
而 FastGPT——一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，可以完美地解决上述问题。它提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助我们轻松构建复杂的 AI 应用。
目前该项目在 Github 上已经拥有 14.3k 的 Star！
github 地址
在线使用
FastGPT 提供了在线使用地址，目前用户量已经超 9W+。
通过点击「开始使用」进入到登录页面，支持 Google 和 Github 一键登录：
这里三金使用 Github 进行登录，登录后默认进入到应用页面：
在 FastGPT 中，使用 AI 的前提就是需要创建一个应用，否则寸步难行，我们点击右上角的「+ 新建」按钮来创建一个应用：
在创建应用的对话框中有四种类型的应用供我们选择，分别是：
- 简易模版：一个极其简单的 AI 应用，你可以绑定知识库或工具。
- 对话引导 + 变量：可以在对话开始发送一段提示，或者让用户填写一些内容，作为本次对话的变量
- 知识库 + 对话引导：每次提问时进行一次知识库搜索，将搜索结果注入 LLM 模型进行参考回答
- 问题分类 + 知识库：先对用户的问题进行分类，再根据不同类型问题，执行不同的操作
我们选择简易模版创建一个最基础的应用。这个应用只拥有 AI 对话功能，且输出的内容来源于我们选择的 AI 模型（默认是 FastAI-3.5）：
我们还可以在左侧菜单中的「发布应用」里，将该应用通过免登录窗口的方式将其分享给其他小伙伴使用：
只需要动动小手，粘贴复制即可：
到这里，对于普通用户来讲已经基本满足日常生活中的大多数需求了。
但是对于一些团队、企业来说，这还远远不够！！
他们的数据是内部的，使用在线的 FastGPT 以及远程的 AI 模型会有数据泄漏的风险。这个时候我们可以选择使用本地部署的方式 + 本地 AI 大模型来实现一个完全私有化的 AI 智能应用。
docker-compose 快速部署
- 下载
docker-compose.yml
手动创建一个目录，并下载配置文件和对应版本的 docker-compose.yml 文件(注意，不同向量库版本的文件不一样)。
- 修改
docker-compose.yml环境变量
FastGPT 一共有三个版本：PgVector 版本、Milvus 版本和 Zilliz 版本。
三金这边机器配置不高，所以选择使用默认的 PgVector 版本，这个版本无需修改配置。
- 启动容器
在 docker-compose.yml 同级目录下执行。请确保docker-compose版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令。
docker-compose up -dsleep 10docker restart oneapi- 在 OneAPI 中添加模型
其中 one-api 我们在上一篇文章中介绍过，这里就不多赘述了，感兴趣的朋友可以看这篇《使用 Docker 部署14.7k stars 的各大 AI 模型 key 分发及接口管理系统》。
- 访问 FastGPT
通过 IP:3000 的方式访问部署好的应用。登录用户名为 root，密码为 docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。
登录之后我们可以通过添加知识库的方式，将内部的一些资料上传：
- 新建一个通用知识库
- 在知识库中，导入文件-文本数据集
- 回到应用中添加对应的知识库即可
再次对话时，就会优先从知识库中进行检索了。
感兴趣的小伙伴快去试试吧。
PS：AI 模型这里我们可以通过部署本地大模型（比如 Ollama）+ One API + FastGPT 实现完全私有化的应用。
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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