// rag · labring/FastGPT

FastGPT

FastGPT — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от labring (labring/FastGPT на GitHub). У него 29 789 звёзд на GitHub и 7 327 форков, он распространяется по лицензии NOASSERTION и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

A knowledge-base platform with visual AI workflows — build Q&A systems on your own documents

★ 29,8 тыс. звёзд⑂ 7,3 тыс. форковNOASSERTIONобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
labring/FastGPT
Звёзды GitHub
29 789
Форки
7 327
Лицензия
NOASSERTION
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide what you want to achieve with FastGPT and check the README on GitHub for requirements before installing.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (or take the packaged install route in step 3 if the README offers one).

  3. Install and configure

    Follow the project's documented install commands — the Run section below lists the exact ones — and add any required API keys or models.

  4. Run your first task

    Work through the README's quickstart example end to end, then adapt it to your own project or data.

// возможности

Почему его любят

Knowledge bases with RAG retrieval

Import documents, let FastGPT process and index them, and answer questions from your data.

Visual workflow orchestration

Build complex Q&A and agent flows by dragging nodes instead of writing code.

Data processing pipeline

Built-in handling for cleaning and chunking imported knowledge.

Many models

Works with OpenAI, Claude, DeepSeek, Qwen and other LLM providers.

MCP support

Can call tools through the Model Context Protocol from within workflows.

One-script self-hosting

An official install script pulls the deployment config and starts the full stack with Docker Compose.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the FastGPT source if you plan to develop it; deployment uses the official install script below.

    git clone https://github.com/labring/FastGPT.git
    cd FastGPT
  2. Install for self-hosting

    Run the official install script to fetch the deployment configuration.

    bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.io/deploy/install.sh)
  3. Start the stack

    Bring the services up with Docker Compose, then open the web app (the README notes default account root / 1234 — change it immediately).

    docker compose up -d
    # open http://localhost:3000 and change the default password
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains FastGPT?

FastGPT is maintained by the labring organization/account on GitHub, together with open-source contributors, in the public repository labring/FastGPT.

Is FastGPT free to use?

Yes — the code is open source under the NOASSERTION license. Check the repository's LICENSE file for the exact terms before commercial use.

Does FastGPT need a paid API key?

FastGPT is open source, but answering questions needs an LLM — you supply your own provider API key (OpenAI, DeepSeek, Qwen and others are supported).

How does FastGPT compare to Dify / Coze?

All three offer visual LLM app building; FastGPT's center of gravity is knowledge-base Q&A with strong RAG tooling and a large Chinese community.

How do I get started with FastGPT?

Clone the repository from GitHub, follow the install commands in the Run section (taken from the project's README), and complete the documented quickstart example before adapting it to your own use case.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

OpenKB

OpenKB compiles your documents into a persistent, interlinked wiki knowledge base — no vector DB

★ 4,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

WeKnora

Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.

★ 31,9 тыс. звёздUnknown
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

rags

Build a ChatGPT over your own data using natural language and LlamaIndex.

★ 6,5 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

Utopia

Utopia — an open-source enterprise world model: a bitemporal knowledge substrate that learns from your documents and gives agents a governed, auditable memory

★ 8,4 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

DocsGPT

A private AI platform for agents, assistants and enterprise search over your documents

★ 18,3 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

backstage-plugin-qeta

Internal Q&A and knowledge base for Backstage.

★ 116 звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если FastGPT вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к FastGPT — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить FastGPT

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.