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社区首页 >专栏 >手把手教你用腾讯云服务器搭建自己的fastgpt机器人

手把手教你用腾讯云服务器搭建自己的fastgpt机器人

原创
作者头像
怪盗LYL
发布于 2024-11-18 23:42:50
发布于 2024-11-18 23:42:50
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文章被收录于专栏：AIAI

服务器购买地址

  • 抢不到页不要担心，可以参加拼团活动
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1.活动时间：11.1～11.30 2.上百款折扣商品可参与拼团，认准带“可拼团”角标的商品，仅需2人即可拼团成功。 3.参与拼团活动可获得「成团礼」和「PK礼」。「成团礼」只要成团，全员即送，买包年包月赠时长，买资源包赠额度；「PK礼」 团员的订单金额>团长的订单金额，全团即可获得最高2W元代金券。

购买

  • 因为我之前已经买过了，所以我是续费，续费也可以参与拼团活动。
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  • 我的实例信息，注意我用的是OpenCloudOS系统，也可以选择centos或者ubuntu。
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安装docker

记住设置的密码，ip为公网这个ip，默认用户名root，使用crt、windterm登录

亦可以在控制台直接登录网页连接。

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  • 需要安装docker和docker-compose v2
代码语言：shell
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Debian使用：
apt update
apt install -y docker docker-compose-plugin
ubuntu使用：
apt update
apt install -y docker docker-compose-v2
OpenCloudOS使用：
_#更新系统软件包索引：_
执行以下命令，安装 Docker。
yum install docker -y
执行以下命令，运行 Docker。
systemctl start docker
执行以下命令，检查安装结果。
docker info
  • 如果不会可以使用腾讯云网页连接右上角这个ai询问。
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代码语言：shell
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yum install docker -y
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代码语言：shell
复制
systemctl start docker

执行以下命令，检查安装结果。

代码语言：shell
复制
docker info
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代码语言：shell
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sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

速度慢的话可以下本地手动传上去。

https://github.com/docker/compose/releases

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  • mv docker-compose-linux-x86_64 docker-compose
  • 为下载的 Docker Compose 文件添加执行权限：
  • chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
  • 验证安装成功
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安装fastgpt

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配置config.json文件内容

  • vim config.json 修改配置
  • "llmModels": []里添加
代码语言：vim
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  {
      "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", // 模型名(对应OneAPI中渠道的模型名)
      "name": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", // 模型别名
      "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": true, // 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）
    },
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  • 这是为了使用硅基流动提供的免费模型Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct。

添加免费向量模型（不用知识库可以跳过这里）

  • 还是config.json里找到vectorModels部分如图
代码语言：vim
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{
      "model": "BAAI/bge-large-zh-v1.5",
      "name": "BAAI/bge-large-zh-v1.5",
      "avatar": "/imgs/model/openai.svg",
      "charsPointsPrice": 0,
      "defaultToken": 512,
      "maxToken": 3000,
      "weight": 100,
      "endpoint": "https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings",
      "apikey": "硅基流动的apikey"
    },
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添加免费重排模型（不用知识库可以跳过这里）

  • 还是config.json里，找到reRankModels

默认是没有填模型的，需要把下面代码复制到括号里面，并把硅基流动的api填入apikey里面

代码语言：vim
复制
{
      "model": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
      "name": "BAAI/bge-reranker-v2-m3",
      "charsPointsPrice": 0,
      "return\_documents": false,
      "max\_chunks\_per\_doc": 1024,
      "overlap\_tokens": 80,
      "requestUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank",
      "requestAuth": "硅基流动的apikey"
      }
  • 到这里关于config.json的配置就完成了可以保存进行下一个文件的配置。esc然后:wq
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docker-compose.yml配置

  • 把http://oneapi:3000/v1改成https://api.siliconflow.cn/v1
  • 把sk-fastgpt改成硅基流动的key
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  • 修改sandbox和fastgpt为v4.8.13版本
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  • 后台启动：docker-compose up -d
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  • 因为网络问题可能会报错。
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修改docker源
  • cd /etc
  • mkdir docker
  • vi /etc/docker/daemon.json
代码语言：vim
复制
{
   "registry-mirrors": [
   "https://mirror.ccs.tencentyun.com"
  ]
}
  • 将腾讯云的源加入
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  • ：wq保存
  • 执行以下命令，重启 Docker 即可。示例命令以 CentOS 7 为例。
  • sudo systemctl restart docker
  • 查看信息
  • sudo docker info
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  • 如镜像源配置成功，则输出的内容中会包含以下部分：
代码语言：vim
复制
Registry Mirrors:

 https://mirror.ccs.tencentyun.com

运行

  • 回到cd /root/fastgpt/ 运行docker-compose up -d
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  • 等全部显示绿色就部署好了
  • 打开3000端口
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  • 接下来打开浏览器进入
  • http://你的ip:3000
  • 登录用户名root，密码1234
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  • 工作台里点击新建简易应用，随便取个名字
  • 点击ai模型进行配置，选择刚才配置进去的模型，确认
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  • 然后可以在右边对话测试一下没问题就可以点击发布
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编写插件

  • 工作台右上角新建插件
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  • 我写了个天气的可以导入试用下看看
代码语言：vim
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{
/*
* 提示：该行代码过长，系统自动注释不进行高亮。一键复制会移除系统注释 
* "nodes": [{  "nodeId": "pluginInput",  "name": "workflow:template.plugin_start",  "intro": "workflow:intro_plugin_input",  "avatar": "core/workflow/template/workflowStart",  "flowNodeType": "pluginInput",  "showStatus": false,  "position": {    "x": -430.3069592486844,    "y": -450.3674570354825  },  "version": "481",  "inputs": [    {      "renderTypeList": [        "input",        "reference"      ],      "selectedTypeIndex": 0,      "valueType": "string",      "canEdit": true,      "key": "城市名字",      "label": "城市名字",      "description": "搜索的关键词",      "defaultValue": "",      "list": [        {          "label": "",          "value": ""        }      ],      "required": true,      "maxLength": 500,      "toolDescription": "搜索的关键词"    }  ],  "outputs": [    {      "id": "关键词",      "valueType": "string",      "key": "城市名字",      "label": "城市名字",      "type": "hidden"    }  ]},{  "nodeId": "pluginOutput",  "name": "common:core.module.template.self_output",  "intro": "workflow:intro_custom_plugin_output",  "avatar": "core/workflow/template/pluginOutput",  "flowNodeType": "pluginOutput",  "showStatus": false,  "position": {    "x": 4087.656977615906,    "y": -411.16288721335434  },  "version": "481",  "inputs": [    {      "renderTypeList": [        "reference"      ],      "valueType": "string",      "canEdit": true,      "key": "今天天气",      "label": "今天天气",      "isToolOutput": true,      "description": "",      "value": [        "ulyQYL47Sz4c",        "system_text"      ]    }  ],  "outputs": []},{  "nodeId": "pluginConfig",  "name": "common:core.module.template.system_config",  "intro": "",  "avatar": "core/workflow/template/systemConfig",  "flowNodeType": "pluginConfig",  "position": {    "x": -1422.5477631683134,    "y": -84.69050842930429  },  "version": "4811",  "inputs": [],  "outputs": []},{  "nodeId": "xSa9GOjOsm67",  "name": "HTTP 请求",  "intro": "可以发出一个 HTTP 请求，实现更为复杂的操作（联网搜索、数据库查询等）",  "avatar": "core/workflow/template/httpRequest",  "flowNodeType": "httpRequest468",  "showStatus": true,  "position": {    "x": 163.61065676529563,    "y": -611.659635474579  },  "version": "481",  "inputs": [    {      "key": "system_addInputParam",      "renderTypeList": [        "addInputParam"      ],      "valueType": "dynamic",      "label": "",      "required": false,      "description": "common:core.module.input.description.HTTP Dynamic Input",      "customInputConfig": {        "selectValueTypeList": [          "string",          "number",          "boolean",          "object",          "arrayString",          "arrayNumber",          "arrayBoolean",          "arrayObject",          "arrayAny",          "any",          "chatHistory",          "datasetQuote",          "dynamic",          "selectApp",          "selectDataset"        ],        "showDescription": false,        "showDefaultValue": true      },      "valueDesc": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpMethod",      "renderTypeList": [        "custom"      ],      "valueType": "string",      "label": "",      "value": "GET",      "required": true,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpTimeout",      "renderTypeList": [        "custom"      ],      "valueType": "number",      "label": "",      "value": 30,      "min": 5,      "max": 600,      "required": true,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpReqUrl",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "valueType": "string",      "label": "",      "description": "common:core.module.input.description.Http Request Url",      "placeholder": "https://api.ai.com/getInventory",      "required": false,      "value": "https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo",      "valueDesc": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpHeader",      "renderTypeList": [        "custom"      ],      "valueType": "any",      "value": [],      "label": "",      "description": "common:core.module.input.description.Http Request Header",      "placeholder": "common:core.module.input.description.Http Request Header",      "required": false,      "valueDesc": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpParams",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "valueType": "any",      "value": [        {          "key": "address",          "value": "{{$pluginInput.关键词$}}",          "type": "string"        },        {          "key": "output",          "value": "JSON",          "type": "string"        },        {          "key": "key",          "type": "string",          "value": "高德key"        }      ],      "label": "",      "required": false,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpJsonBody",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "valueType": "any",      "value": "",      "label": "",      "required": false,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpFormBody",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "valueType": "any",      "value": [],      "label": "",      "required": false,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "system_httpContentType",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "valueType": "string",      "value": "x-www-form-urlencoded",      "label": "",      "required": false,      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    }  ],  "outputs": [    {      "id": "error",      "key": "error",      "label": "workflow:request_error",      "description": "HTTP请求错误信息，成功时返回空",      "valueType": "object",      "type": "static"    },    {      "id": "httpRawResponse",      "key": "httpRawResponse",      "required": true,      "label": "workflow:raw_response",      "description": "HTTP请求的原始响应。只能接受字符串或JSON类型响应数据。",      "valueType": "any",      "type": "static"    },    {      "id": "system_addOutputParam",      "key": "system_addOutputParam",      "type": "dynamic",      "valueType": "dynamic",      "label": "输出字段提取",      "customFieldConfig": {        "selectValueTypeList": [          "string",          "number",          "boolean",          "object",          "arrayString",          "arrayNumber",          "arrayBoolean",          "arrayObject",          "arrayAny",          "any",          "chatHistory",          "datasetQuote",          "dynamic",          "selectApp",          "selectDataset"        ],        "showDescription": false,        "showDefaultValue": false      },      "description": "可以通过 JSONPath 语法来提取响应值中的指定字段",      "valueDesc": ""    }  ]},{  "nodeId": "x41a5RKNRcIC",  "name": "处理返回",  "intro": "执行一段简单的脚本代码，通常用于进行复杂的数据处理。",  "avatar": "core/workflow/template/codeRun",  "flowNodeType": "code",  "showStatus": true,  "position": {    "x": 2385.452945067469,    "y": -640.8674570354824  },  "version": "482",  "inputs": [    {      "key": "system_addInputParam",      "renderTypeList": [        "addInputParam"      ],      "valueType": "dynamic",      "label": "",      "required": false,      "description": "workflow:these_variables_will_be_input_parameters_for_code_execution",      "customInputConfig": {        "selectValueTypeList": [          "string",          "number",          "boolean",          "object",          "arrayString",          "arrayNumber",          "arrayBoolean",          "arrayObject",          "arrayAny",          "any",          "chatHistory",          "datasetQuote",          "dynamic",          "selectApp",          "selectDataset"        ],        "showDescription": false,        "showDefaultValue": true      },      "valueDesc": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "codeType",      "renderTypeList": [        "hidden"      ],      "label": "",      "value": "js",      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "key": "code",      "renderTypeList": [        "custom"      ],      "label": "",      "value": "function main({ data }) {\n    // 尝试将字符串解析为 JSON 对象\n    let weatherData;\n    try {\n        weatherData = JSON.parse(data);\n    } catch (error) {\n        return {\n            formattedWeatherInfo: \"提供的数据处理错误，请检查输入的JSON格式是否正确。\",\n            error: error.message\n        };\n    }\n\n    // 定义一个函数来格式化每个天气信息\n    function formatWeatherInfo(weatherInfo) {\n        const formattedUpdateTime = new Date(weatherInfo[\"reporttime\"]).toLocaleString();\n        return `🏙️ 城市: ${weatherInfo[\"city\"]}\\n` +\n               `🕒 更新: ${formattedUpdateTime}\\n` +\n               `🌦️ 天气: ${weatherInfo[\"weather\"]}\\n` +\n               `🌡️ 温度: ↓${weatherInfo[\"temperature\"]}℃\\n` +\n               `🌬️ 风向: ${weatherInfo[\"windpower\"]}\\n` +\n               `💦 湿度: ${weatherInfo[\"humidity\"] || '未知'}\\n`;\n    }\n\n    // 检查 weatherData 是否有 lives 属性，并且它是一个数组\n    if (weatherData && Array.isArray(weatherData[\"lives\"]) && weatherData[\"lives\"].length > 0) {\n        // 将所有天气信息格式化并合并到一个字符串中\n        const formattedWeatherInfo = formatWeatherInfo(weatherData[\"lives\"][0]);\n        return { formattedWeatherInfo };\n    } else {\n        // 如果没有 lives 属性，返回错误信息\n        return {\n            formattedWeatherInfo: \"提供的数据中没有找到有效的天气信息。\",\n            error: weatherData && weatherData[\"message\"] || \"无效的天气数据结构。\"\n        };\n    }\n}\n",      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": ""    },    {      "renderTypeList": [        "reference"      ],      "valueType": "string",      "canEdit": true,      "key": "data",      "label": "data",      "customInputConfig": {        "selectValueTypeList": [          "string",          "number",          "boolean",          "object",          "arrayString",          "arrayNumber",          "arrayBoolean",          "arrayObject",          "arrayAny",          "any",          "chatHistory",          "datasetQuote",          "dynamic",          "selectApp",          "selectDataset"        ],        "showDescription": false,        "showDefaultValue": true      },      "required": true,      "valueDesc": "",      "description": "",      "debugLabel": "",      "toolDescription": "",      "value": [        "jrFy0GvpwLw2",        "httpRawResponse"      ]    }  ],  "outputs": [    {      "id": "system_rawResponse",      "key": "system_rawResponse",      "label": "workflow:full_response_data",      "valueType": "object",      "type": "static",      "description": ""    },    {      "id": "error",      "key": "error",      "label": "workflow:execution_error",      "description": "代码运行错误信息，成功时返回空",      "valueType": "object", 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  • 之后在这使用
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结语

  • 这样一个简单的可以查询天气预报的机器人就做好了，也可以自己增加各种插件丰富能力。

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