labring 出品，国内用户量大的知识库平台：数据处理、RAG 检索、可视化 Flow 工作流开箱即用，知识库多库复用/混用、混合检索与重排、应用评测、免登录分享与 iframe 嵌入都有。对中文团队上手友好。
适用场景：企业知识库问答系统、智能客服、需要把问答嵌进现有业务流程（检索→调 HTTP 接口→回答）
FastGPT 知识库 工作流 国产 客服问答
操作步骤
- 按官方文档 Docker Compose 部署（官网 fastgpt.run / 仓库 README 为准）
- 在模型配置里先接入 LIN 的模型（见下），再建知识库、上传文件、选分段与索引方式
- 建应用：简单问答直接绑知识库；复杂场景用工作流串“流程开始 → 知识库检索 → AI 对话”节点
- 用应用评测/调试日志看引用与命中情况，调阈值与召回数后发布（分享链接、iframe 或 API）
开源项目信息
- 仓库：https://github.com/labring/FastGPT
- Stars 口径：搜索快照：知办库称 GitHub 星标约 29,820（2026-10-18 更新页）；tools.zgba 称 29k+——量级约 2.9-3.0 万
- 许可：Apache-2.0（据 tools.zgba 的 FastGPT Review 标注；注意 FastGPT 另有商业版，社区版/商业版功能边界以官网为准）
接入本站 API：FastGPT 的模型供应商配置支持 OpenAI 兼容渠道：在模型管理中新增/编辑模型时，把请求地址（Base URL）填
https://tokenbuddy.cc、Key 填 LIN 的 Key、模型名填准确 ID；LLM 与向量（Embedding）模型分别配置，向量模型决定知识库索引维度，选定后不要中途换（换向量模型=重建全部知识库索引）。具体字段名以当前版本界面为准，上线前复核官方文档。注意事项
- ⚠️ 检索不准先改分块长度，再改混合检索与阈值，而不是先换大模型（知办库 FAQ 的排查顺序也是如此）
- ⚠️ 工作流里知识库检索召回数/阈值乱设：召回太少答不全，阈值太低引错文
- ⚠️ 把社区版当商业版用：团队权限、高级功能等可能在商业版，先确认版本边界