现象
用户对FastGPT不同部署模式下的知识库存储位置、数据安全风险，以及内网部署的可行性存在疑问。
可能原因
FastGPT分为公有云和本地部署两种模式，不同模式下知识库的存储逻辑与数据安全边界存在差异，且向量化处理环节存在数据泄露风险，导致用户产生相关疑问。
排查步骤
- 确认FastGPT的部署模式，分为公有云或本地部署。
- 核对知识库数据的存储位置相关说明。
- 确认向量化处理的部署环境。
解决与验证
公有云部署时，知识库数据存储在FastGPT云服务器，存在一定隐私风险。本地部署时，知识库数据存储在自有服务器或数据中心，可自主实施防火墙、入侵检测系统和数据加密等安全策略。向量化处理环节存在数据泄露风险，本地部署环境建议部署本地向量模型，所有数据处理在内网进行，进一步降低泄露风险。本地部署可直接在内网环境开展，验证时，根据部署模式确认知识库存储位置符合预期，检查向量化模型的部署环境与FastGPT部署环境一致。