一行代码不用写，用 Autoflow + Gitee AI 搭建本地知识库问答机器人

导读

AutoFlow 是 PingCAP 开源的 Graph RAG 知识库工具，基于 TiDB Vector、LlamaIndex 和 DSPy 构建，开发者可快速搭建对话式知识库聊天助手。最新的 0.4.0 版本支持 Gitee AI，为本地知识库问答机器人提供强大支撑。本文详解 AutoFlow 从部署到配置的完整流程，包括数据库连接、模型设置、知识库创建及聊天引擎配置，实现了一行代码不用写的问答机器人快速搭建。轻松上手，助力开发者探索智能问答解决方案。

AutoFlow-logo

AutoFlow 是 PingCAP 开源的一个基于 TiDB Vector 、 LlamaIndex 和 DSPy 构建的 Graph RAG 知识库工具，可以让开发者快速构建一个对话式知识库聊天助手，现已在 GitHub 正式开源。

AutoFlow

在 AutoFlow 的 0.4.0 版本中， 新增了 Gitee AI 作为大语言模型及向量模型的提供方 。

AutoFlow 的 0.4.0 版本

马建仓看到本次更新后也是迫不及待上手实践，最终实现了一行代码没写，快速搭建出了一个基于本地知识库的问答机器人，那么下面就和马建仓一起开始吧！

准备工作

Docker Compose

AutoFlow 的部署和使用需要 Docker Compose，未安装的开发者请在部署 AutoFlow 前准备好 Docker 环境。

Docker Compose

TiDB Cloud Serverless

由于在部署 AutoFlow 时需要配置 TiDB 数据库，开发可选择 v8.4 版本以上的 TiDB 数据库（支持向量搜索功能），或和马建仓一样直接选择 TiDB Cloud Serverless ，可以快速实现数据库的部署。

TiDB Cloud Serverless

Gitee AI 访问令牌

AutoFlow 可通过 API 的方式调用模型提供方的模型，所以需要准备好 Gitee AI 访问令牌供配置 AutoFlow 时使用。

前往工作台 - 设置 - 访问令牌，点击新建访问令牌，选择对应的资源包即可（马建仓这里推荐全模型资源包）。

Gitee AI 访问令牌

AutoFlow 部署

准备工作完成后，即可进行 AutoFlow 的部署工作：

克隆项目到本地

git clone https://github.com/pingcap/autoflow.git;
cd autoflow/;

复制并编辑 . env 文件

cp .env.example .env
vim .env #或使用其他文本编辑器编辑

在编辑 .env 文件时，首先需要配置一枚 32 位的 SECRECT_KEY （可使用命令行或在线工具生成），随后填入 TiDB Cloud Serverless 中相关的数据库信息，点击 Generate Password 生成密码后，将相关数据库信息以及 SECRECT_KEY 填写进 .env 文件，如下图所示：

获取服务器信息

<center>获取服务器信息</center>

填入服务器信息及 SECRECT_KEY

<center>填入服务器信息及 SECRECT_KEY </center>

迁移数据库架构

docker compose run backend /bin/sh -c "alembic upgrade head"

使用初始数据引导数据库

# 使用默认管理员凭证（用户名：admin@example.com，随机密码）
docker compose run backend /bin/sh -c "python bootstrap.py"
 
# 也可以自定义管理员凭证的邮箱
docker compose run backend /bin/sh -c "python bootstrap.py --email new-admin@example.com"

运行引导脚本会创建一个管理员用户，你可以在输出中找到用户名和密码，如下图：

在输出中找到用户名和密码