拖拽搭建AI问答系统，轻松搞定知识库RAG
FastGPT 是一个基于大语言模型的知识库平台，旨在帮助企业快速构建和部署复杂的问答系统。它解决了从数据接入、处理到检索增强生成（RAG）和可视化工作流编排的全链路问题，用户无需深入了解底层技术即可使用。核心能力包括：支持多种数据源导入和自动清洗、提供开箱即用的RAG检索优化、可视化拖拽式工作流设计、内置Agent和MCP支持，以及可灵活对接OpenAI、Claude、DeepSeek、Qwen等主流模型。平台采用TypeScript和Next.js构建，具备良好的扩展性和社区生态。通过FastGPT，用户可以轻松创建智能客服、内部知识库问答等应用，大幅降低AI应用开发门槛。
1拉取配置文件
执行官方安装脚本，脚本会交互式引导完成输入，自动拉取部署所需的配置文件。
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.io/deploy/install.sh)2启动 FastGPT
在脚本生成配置的目录下用 Docker Compose 启动全部服务，首次需拉取镜像会比较久。
docker compose up -d3访问并登录
完全启动后浏览器打开 http://localhost:3000，默认账号 root、密码 1234 登录。
浏览器打开 http://localhost:3000，用账号 root、密码 1234 能成功登录即部署成功。
Q：不想自己私有化部署怎么办？
A：可以直接使用官方云服务版本，地址为 https://fastgpt.io；也可以通过 Sealos Cloud 一键部署社区自托管版本。
Q：启动过程中报错或服务没起来怎么办？
A：可查看官方完整 Docker 部署教程：https://doc.fastgpt.io/self-host/deploy/docker，里面有更详细的排查说明。
Q：默认登录账号密码是什么？
A：默认账号为 root，密码为 1234，这是 README 中给出的初始登录凭据。
Q：可以拿 FastGPT 做商业服务吗？
A：允许作为后台服务直接商用，但不允许提供 SaaS 服务；未经商业授权，任何形式的商用服务均需保留相关版权信息。
Dify、RAGFlow、LangChain
FastGPT 是搜索知识领域的开源项目，由 labring 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（29,721）位列前 2%，在搜索知识分类的 581 个项目里位列前 4%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 29,297 增加到 29,721，净增 424。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。提供免费版，包含基础功能；付费版按用户数或功能模块收费，具体价格需官网查询。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：企业内部知识库智能问答。同类可对比的替代方案包括 Dify、RAGFlow、LangChain。
firecrawl
开源
网页抓取像喝水一样简单，开发者省下整周加班
The web data API to search, scrape, and interact at scale.
contoso-chat
开源
一键跑通 Azure RAG 应用，从代码到评估部署全流程
This sample has the full End2End process of creating RAG application with Prompty an···
graphify
开源
整个代码库画成一张图，找问题一眼定位
Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable k···
ragflow
开源
让大模型用上你的私有知识，搭建可靠的企业级RAG应用
RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fu···