Docker Compose 部署

前置知识

1. 基础的网络知识：端口，防火墙……
2. Docker 和 Docker Compose 基础知识

部署架构图

推荐配置

PgVector 版本

非常轻量，适合知识库索引量在 5000 万以下。

Milvus 版本

对于亿级以上向量性能更优秀。

Milvus 版本要求：≥ 2.5.16。 使用 Milvus 作为向量库时，全文检索自动启用 Milvus BM25（modeldata_v2 单表）；低于 2.5.16 时 FastGPT 启动会直接报错退出。

点击查看 Milvus 官方推荐配置

zilliz cloud 版本

Zilliz Cloud 由 Milvus 原厂打造，是全托管的 SaaS 向量数据库服务，性能优于 Milvus 并提供 SLA，点击使用 Zilliz Cloud。

由于向量库使用了 Cloud，无需占用本地资源，无需太关注。

SeekDB 版本

SeekDB 是基于 MySQL 协议的高性能向量数据库，与 OceanBase 协议完全兼容，支持高效的向量检索。

前置工作

准备 Docker-compose 环境

# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker compose -v
# 如失效，自行百度~

brew install orbstack

开始部署

1. 获取配置文件

方法一：使用 AI Agent 代部署

将以下内容复制给你的 Coding Agent：

参考 https://doc.fastgpt.cn/deploy/SKILL.md 帮我部署 FastGPT Docker 版本。

方法二：使用交互式脚本部署

需要在 Linux/MacOS/Windows WSL 环境下执行，引导用户选择部署环境、向量库版本，IP 地址等。

FASTGPT_DEPLOY_BASE_URL=https://doc.fastgpt.cn bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh)

非交互模式还必须通过 FASTGPT_FE_DOMAIN 指定用户访问 FastGPT 的完整地址，例如 https://fastgpt.example.com，并通过 FASTGPT_SANDBOX_PROXY_URL 指定沙盒 WebSocket 地址，例如 wss://sandbox-proxy.example.com。4.16 还需要通过 FASTGPT_SANDBOX_PREVIEW_PROXY_URL 指定 HTTP 预览地址。交互模式下脚本会按版本询问这些地址；4.15 只询问 WebSocket 地址。

脚本会自动完成以下操作：

• 下载 docker-compose.yml。
• 引导选择 S3 与 MCP 的外部访问地址，并写入配置文件。
• 随机生成 root 登录密码、服务间 Token、应用密钥和组件密码，并写入 docker-compose.yml。
• 自动检测宿主机 Docker socket 路径，必要时替换 docker-compose.yml 中的挂载路径。

执行完成后，终端会输出本次生成的 root 登录密码，请妥善保存生成后的 docker-compose.yml。后续升级时建议基于该文件调整，不要直接丢失已生成的密码和密钥。

方法三：手动下载部署

如果需要固定使用某个 docker-compose.yml 文件，推荐先手动下载 docker-compose.yml 和 install.sh，再通过 install.sh 的本地 compose 模式生成最终配置。这样仍然可以复用脚本里的随机密码、S3/MCP 地址写入、Docker socket 检测等能力。

1. 下载所需的 docker-compose.yml 文件到服务器，例如：

curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/docker/v4.15/cn/docker-compose.pg.yml -o docker-compose.source.yml

2. 下载 install.sh 到服务器：

curl -fsSL https://doc.fastgpt.cn/deploy/install.sh -o install.sh

3. 使用 install.sh 读取本地 compose 文件并生成最终部署配置：

FASTGPT_LOCAL_COMPOSE_PATH=./docker-compose.source.yml bash install.sh

脚本会复制该 compose 文件为最终的 docker-compose.yml，并继续随机生成登录密码和各类凭证、写入 S3/MCP 地址。生成完成后，按终端输出的 root 密码登录。

完全离线环境下，需要同时准备 docker-compose.yml 和 install.sh。如果无法运行脚本，则需要手动修改 DEFAULT_ROOT_PSW、服务 Token、数据库密码、S3/MCP 地址等配置。

自定义镜像源部署

如果需要使用企业内网 Harbor、私有 Registry 或自建镜像加速源，可以先下载 docker-compose.yml，把所有 image: 改成自己的镜像地址，再走本地 compose 模式：

FASTGPT_LOCAL_COMPOSE_PATH=./docker-compose.yml bash install.sh

如果启用 Agent/Skill 沙盒，还需要同步替换 Compose 文件中的沙盒相关镜像，以及 AGENT_SANDBOX_SEALOS_IMAGE 或 AGENT_SANDBOX_OPENSANDBOX_IMAGE，确保沙盒 provider 可以拉取对应镜像。具体配置见 OpenSandbox 配置。

2. 修改环境变量

必须填写 fastgpt-app 中的 FE_DOMAIN，设置为用户实际访问 FastGPT 的完整地址，例如 https://fastgpt.example.com。该地址由协议、主机和可选端口组成，不能留空，也不要填写容器内部地址。

启用 Agent/Skill 沙盒时还必须配置：

• AGENT_SANDBOX_PROXY_URL：浏览器访问 Sandbox Proxy 的 WebSocket 地址，使用 ws:// 或 wss://，例如 wss://sandbox-proxy.example.com，需要指向 3006 端口。
• 4.16 版本额外配置 AGENT_SANDBOX_PREVIEW_PROXY_URL：浏览器访问沙盒文件预览的 HTTP(S) 地址，例如 https://sandbox-proxy.example.com，同样需要指向 3006 端口。

使用交互式安装脚本时，脚本会在确认部署前询问这些地址。

对于 Zilliz 版本 还需要获取密钥，参考 部署 Zilliz 版本获取账号和密钥, 其他版本可直接下一步。

3. 开放外网端口/配置域名

以下端口必须被访问到：

1. 3000 端口（FastGPT 主服务）
2. 9000 端口（S3 服务）
3. 3003 端口（FastGPT SSE MCP server 服务）
4. 3006 端口（FastGPT Agent Sandbox Proxy 服务）

4. 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。

# 预拉取所有服务及沙盒运行时镜像
docker compose --profile prepull pull

# 启动容器
docker compose up -d

5. 访问 FastGPT

可通过第三步开放的端口/域名访问 FastGPT。登录用户名为 root，密码为 docker-compose.yml 环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。

如果使用交互式脚本部署，脚本会随机生成 DEFAULT_ROOT_PSW，并在执行完成后输出本次登录密码；如果手动下载部署，请自行修改 docker-compose.yml 中的默认密码后再启动服务。每次重启容器，都会按 DEFAULT_ROOT_PSW 自动更新 root 用户密码。

6. 配置模型

• 首次登录 FastGPT 后，系统会提示未配置 语言模型 和 索引模型，并自动跳转模型配置页面。系统必须至少有这两类模型才能正常使用。
• 如果系统未正常跳转，可以在 管理员-模型提供商 页面进行模型配置。点击查看相关教程
• 目前已知可能问题：首次进入系统后，整个浏览器 tab 无法响应。此时需要删除该 tab，重新打开一次即可。

7. 按需安装系统插件

从 V4.14.0 版本开始，fastgpt-plugin 镜像仅提供运行环境，不再预装系统插件，所有 FastGPT 系统需手动安装系统插件。

• 通过插件市场安装，默认会向公开的 FastGPT Marketplace 获取数据进行安装。
• 如果你的 FastGPT 无法访问插件市场，则可以手动访问 FastGPT 插件市场，先下载 .pkg 文件，再通过文件导入的方式安装到系统里。
• 除了安装外，还可对工具进行排序、默认安装、标签管理等。

FAQ

FastGPT 和 FastGPT-plugin 版本对应

S3 无法正常连接

检查 STORAGE_EXTERNAL_ENDPOINT 变量，需设置成客户端和 FastGPT 服务均可访问的地址。

重要：

填入的地址不可为 127.0.0.1 或者 localhost 等本地回环地址，可填 Docker 部署时的宿主机本地 IP，但是需要把宿主机固定为静态 IP；或者统一为一个固定域名；目的是为了避免对象存储签名 URL 时，签发与上传的 URL 不一致导致的 403 错误。

具体查看 对象存储配置及常见问题

登录系统后，浏览器无法响应

无法点击任何内容，刷新也无效。此时需要删除该 tab，重新打开一次即可。

Mongo 副本集自动初始化失败

最新的 docker-compose 示例优化 Mongo 副本集初始化，实现了全自动。目前在 unbuntu20,22 centos7, wsl2, mac, window 均通过测试。仍无法正常启动，大部分是因为 cpu 不支持 AVX 指令集，可以切换 Mongo4.x 版本。

如果是由于，无法自动初始化副本集合，可以手动初始化副本集：

1. 终端中执行下面命令，创建 mongo 密钥：

openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
chmod 600 ./mongodb.key
# 修改密钥权限，部分系统是admin，部分是root
chown 999:root ./mongodb.key

2. 修改 docker-compose.yml，挂载密钥

mongo:
  #  image: mongo:5.0.18
  # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/mongo:5.0.18 # 阿里云
  container_name: mongo
  ports:
    - 27017:27017
  networks:
    - fastgpt
  command: mongod --keyFile /data/mongodb.key --replSet rs0
  environment:
    # 默认的用户名和密码，只有首次允许有效
    - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=myusername
    - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=mypassword
  volumes:
    - ./mongo/data:/data/db
    - ./mongodb.key:/data/mongodb.key

3. 重启服务

docker compose down
docker compose up -d

4. 进入容器执行副本集合初始化

# 查看 mongo 容器是否正常运行
docker ps
# 进入容器
docker exec -it mongo bash

# 连接数据库（这里要填Mongo的用户名和密码）
mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin

# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 。如果需要外网访问，需要增加Mongo连接参数：directConnection=true
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
rs.status()

如何修改 API 地址和密钥

默认是写了 OneAPi 的连接地址和密钥，可以通过修改 docker-compose.yml 中，fastgpt 容器的环境变量实现。

OPENAI_BASE_URL（API 接口的地址，需要加/v1）CHAT_API_KEY（API 接口的凭证）。

修改完后重启：

docker compose down
docker compose up -d

如何更新版本？

1. 查看更新文档，确认要升级的版本，避免跨版本升级。

2. 修改镜像 tag 到指定版本

3. 执行下面命令会自动拉取镜像：

   docker compose up -d

4. 执行初始化脚本（如果有）

如何自定义环境变量？

修改 docker-compose.yml 中 fastgpt-app 的 environment 配置，并执行 docker compose up -d 重启容器。具体配置参考环境变量说明。

如何检查环境变量是否正常加载

1. docker exec -it fastgpt sh 进入 FastGPT 容器。
2. 直接输入 env 命令查看所有环境变量。

为什么无法连接 本地模型 镜像

docker-compose.yml 中使用了桥接的模式建立了 fastgpt 网络，如想通过 0.0.0.0 或镜像名访问其它镜像，需将其它镜像也加入到网络中。

端口冲突怎么解决？

docker-compose 端口定义为：映射端口:运行端口。

桥接模式下，容器运行端口不会有冲突，但是会有映射端口冲突，只需将映射端口修改成不同端口即可。

如果 容器1 需要连接 容器2，使用 容器2:运行端口 来进行连接即可。

（自行补习 docker 基本知识）

relation "modeldata" does not exist

PG 数据库没有连接上/初始化失败，可以查看日志。FastGPT 会在每次连接上 PG 时进行表初始化，如果报错会有对应日志。

1. 检查数据库容器是否正常启动
2. 非 docker 部署的，需要手动安装 pg vector 插件
3. 查看 fastgpt 日志，有没有相关报错

Illegal instruction

可能原因：

1. arm 架构。需要使用 Mongo 官方镜像：mongo:5.0.18
2. cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x。把 mongo 的 image 换成: mongo:4.4.29

Operation auth_codes.findOne() buffering timed out after 10000ms

mongo 连接失败，查看 mongo 的运行状态对应日志。

可能原因：

1. mongo 服务有没有起来（有些 cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x，可以 docker hub 找个最新的 4.x，修改镜像版本，重新运行）
2. 连接数据库的环境变量填写错误（账号密码，注意 host 和 port，非容器网络连接，需要用公网 ip 并加上 directConnection=true）
3. 副本集启动失败。导致容器一直重启。
4. Illegal instruction.... Waiting for MongoDB to start : cpu 不支持 AVX，无法用 mongo5，需要换成 mongo4.x

首次部署，root 用户提示未注册

日志会有错误提示。大概率是没有启动 Mongo 副本集模式。

无法导出知识库、无法使用语音输入/播报

没配置 SSL 证书，无权使用部分功能。

登录提示 Network Error

由于服务初始化错误，系统重启导致。

• 90%是由于配置文件写不对，导致 JSON 解析报错
• 剩下的基本是因为向量数据库连不上

如何修改密码

修改 docker-compose.yml 文件中 DEFAULT_ROOT_PSW 并重启即可，密码会自动更新。

部署 Zilliz 版本，获取账号和密钥

打开 Zilliz Cloud , 创建实例并获取相关秘钥。