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Dify外接Fastgpt知识库，这套组合可以说封神了！【喂饭级教程】

发布日期：2025-03-28 06:53:33 浏览次数： 1615 来源：袋鼠帝AI客栈

但是即便dify已经升级到1.0完全体了，它的知识库问答效果还是一坨，，，

以下是我个人使用dify知识库之后的感受：

1.即便使用最新的父子分段后效果仍不理想；

2.配置有点繁琐，在知识库创建流程中已经设定了重排模型，到应用关联知识库的时候还要设定一次；

3.dify的知识库也支持fastgpt的问答拆分模式，但是这个拆分速度非常慢，还容易出错；

4.使用问答拆分之后的回复也是一坨，，，

说真的，dify除了知识库以外，其他大部分功能体验都比fastgpt要好。

有时候我真的有点恨铁不成钢。

而fastgpt的知识库效果是公认的好（以下是某群群友的评价~）

所以，过去一年我大部分时间都在用fastgpt，毕竟知识库才是根本。

不过我想：如果能把dify和fastgpt结合，且不妙哉？

dify提供了外部知识库API，我知道，这事儿绝对能成！

dify的外部知识库功能，支持添加外部知识库使用。

而fastgpt的知识库又刚好支持API调用。

那咱们可以直接把fastgpt知识库接入dify使用呀~

但是两边API接口不适配，，，是个问题。

遇到问题，我一般都会先找找有没有现成的方案（毕竟重复造轮子不是明智之举）

经过我的一番AI搜索，引擎搜索，各种查找，还真没找到现成的方案可以直接把fastgpt的知识库接入dify

PS：如果您有其他方案，欢迎评论区分享~

那么，就由我自己来创造"完美"！（造个轮子）

我用字节最新发布的AI编程工具Trae，花了30分钟左右，快速的完成了一个小项目，作为dify和fastgpt知识库的桥梁，可以快速、方便的把fastgpt的知识库外接到dify使用。

你可以把这个项目看做一个适配器。

姑且就给这个项目起名fda（fastgpt-dify-adapter）

看下dify外接fastgpt知识库前后的回复对比（左边是接入前，右边是接入后）

这个对比，两边所配置的参数，索引方式，索引模型，问答模型，以及知识库所上传的资料都一样。

但是dify的原始回复效果，我看了直接想报警！

完全跟我文章里面的内容不沾边，，，

整个接入过程简单分为3步：

1.配置、部署fda；

2.在fastgpt创建open apikey，复制知识库id；

3.在dify外接fastgpt知识库；

介绍差不多了，我们直接开始喂饭~

一、部署fda(fastgpt-dify-adapter)

fda（fastgpt-dify-adapter）使用python语言开发，支持docker-compose一键启动。

目前已经放到github

地址：https://github.com/kangarooking/fastgpt-dify-adapter

本篇教程使用的是本地部署的fastgpt和本地部署的dify来完成对接

PS：dify和fastgpt都有云端版本，懒得本地部署的朋友也可以通过云端版本测试。

同样，fda也是本地部署（系统：win10）

咱们不需要去下载fda的源码，直接创建一个fda的docker-compose.yml配置文件即可。

先随便新建一个文件夹，在文件夹下新建一个.txt文件，把如下内容复制到.txt文件中（一定要保持yml格式，不能乱）

version: '3'services:  fastgpt-dify-adapter:    image: registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/kangarooking/fastgpt-dify-adapter:1.0.1    ports:      - "5000:5000"    environment:      - FASTGPT_BASE_URL=http://host.docker.internal:3000      # 问题优化配置      - DATASET_SEARCH_USING_EXTENSION=false      - DATASET_SEARCH_EXTENSION_MODEL=deepseek-chat      - DATASET_SEARCH_EXTENSION_BG=      # 重排序配置      - DATASET_SEARCH_USING_RERANK=false    restart: unless-stopped

ps：本次镜像也特别帮大家上传到了阿里云，这样不需要科学上网就能快速下载镜像啦

.txt文件保存之后，将文件名连着后缀一起修改为docker-compose.yml