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什么事FastGPT

Answer

FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势：

  • 特点：
    • 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。
    • 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。
    • 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。
    • 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。
  • 应用场景：
    • 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。
    • 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。
    • 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。
    • 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。
  • 与其他问答系统的比较：
    • 技术基础：基于 LLM，区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。
    • 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。
    • 工作流编排：采用可视化编排，不同于其他系统的编码方式。
    • 开箱即用：具有开箱即用的特点，其他系统通常不具备。

以下是一些关于 FastGPT 的其他资源：

此外，在解决问题的思路上，如对于单次请求不能很好完成所有事情的情况，可将其拆分，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务。例如 AutoGPT 采用了这种规划和执行的方式，但落地困难。而 FastGPT 搞了可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，各家纷纷开始进行相关工作。

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References

问：FastGPT是什么

FastGPT是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！FastGPT的特点:基于LLM的问答:FastGPT采用了先进的LLM技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。知识库支持:FastGPT可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。可视化工作流:FastGPT提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。开箱即用:FastGPT提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。FastGPT的应用场景:客服问答:FastGPT可以用于构建智能客服系统，为客户提供7x24小时的自动问答服务。知识库搜索:FastGPT可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。文档生成:FastGPT可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。数据分析:FastGPT可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。FastGPT与其他问答系统的比较:|特性|FastGPT|其他问答系统||-|-|-||技术基础|LLM|基于规则、基于检索等||知识库支持|支持|部分支持||工作流编排|可视化|编码||开箱即用|是|否|FastGPT的优势:

问：FastGPT是什么

更智能的问答:基于LLM技术，FastGPT可以理解自然语言并生成高质量的答案。更全面的信息:支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。更易用的开发:可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。更快的上手速度:开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。总而言之，FastGPT是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。以下是一些关于FastGPT的其他资源：[FastGPT官网](http://fastgpt.xxlab.tech/)[FastGPT文档](https://doc.fastai.site/docs/intro/)[FastGPT GitHub仓库](https://github.com/labring/FastGPT)[FastGPT个人版知识库部署教程](https://juejin.cn/post/7310419610449526823)希望这些信息对您有所帮助。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

AI Agent 产品经理血泪史（二）-欲知方圆，则必规矩【Workflow篇】

拆！如果单次请求里面不能很好地遵循且完成所有的事情，那麽拆出来，一步一步去做。比如用户表达了自己想要达成的目标，接着就是让大模型去根据这个目标去拆分出来step by step的子任务，再利用工程的方式循环去请求子任务，（中间可能会插入新的任务），直到所有的子任务都被执行完成。这就是去年轰动一时的AutoGPT（Planning and excute）。但是AutoGPT其实只是学术界的一种探索，这东西很难落地，除了一些demo产品，我只在一个叫实在智能的RPA上见过。原因有非常非常多，之前的文章里我也提了很多次。这里只讲几个最难解的。1.计划赶不上变化，提前规划的任务如何保证都能正确执行？2.大模型也不是全知全能，如何保证规划的任务就是对的？3.既然是工程化执行，那何时进入到循环，何时退出循环又是一个问题。下面是当时在实在智能RPA Agent上的截图。或者有兴趣的也可以自己去搜AgentGPT，自己试着跑几个case就知道了。其实大家后来都有在解这些问题，只是思路、解法都不太一样。比如OpenAI开始搞Tools，FastGPT搞了可视化的workflow编排，后面大家都开始意识到好像workflow是一个短期最优解，于是各家都开始做。

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如何在fastgpt里做企业微信搭建
在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到这里就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信： 克隆项目代码，如遇网络问题，可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖（必选）和拓展依赖（可选，建议安装）。 复制一份 config 文件，方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt，在应用中获取对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问），点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 回到宝塔，在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件，双击文件，复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序，返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码，完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外，还有以下补充内容： 第四天教程：FastGPT 教学中的部署项目： 1. 使用特定版本的微信，点击下载进行替换安装。若下载不了，可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期，去公众号回复：Hook，自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件中的 config.yaml，右键选择用记事本方式打开。
2025-01-02
如何市场FastGPT
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 优势： 在知识库召回方面表现比 define 更好，适合知识库对话或关键字对话场景。 本地搭建的词库在日常使用场景中更落地、实用。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：可视化，其他问答系统多为编码。 开箱即用：是，其他问答系统否。 相关资源： 使用方法：在宝塔面板中安装 Docker，然后通过终端输入命令，进入 FastGPT 文件夹。可能会遇到下载速度慢或无法下载的问题，可尝试按 control+c 然后再右键粘贴，点击回车。文件下载慢可通过更改镜像地址（如更换为阿里云的镜像地址）提高下载速度。FastGPT 商用需注意要有商业许可和付费，需查看开源协议。
2024-12-10
fastgpt
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，其他问答系统多为编码。 开箱即用：FastGPT 开箱即用，其他问答系统否。 配置 FastGPT 的步骤如下： 1. 回到宝塔系统中，点击【文件】菜单。 2. 找到 root fastgpt 文件夹。 3. 找到 2 个文件 dockercompose.yml 和 config.json 进行修改。 首先修改 dockercompose.yml： 打开文件，在第 53 行找到 OPENAI_BASE_URL，填入 http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3001/v1（举例：http://11.123.23.454:3001/v1），默认 root 密码 1234。 在第 54 行找到 CHAT_API_KEY，填入刚刚在 OneAPI 复制的 sk 开头的令牌。 点击保存，关闭。 打开 config.json，Ctrl+A 全选删除全部代码，把以下内容粘贴进入，点击保存。 4. 保存文件后，在当前文件夹，点击顶部的“终端”按钮，执行启动命令 dockercompose up d 。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源：
2024-09-11
fastgpt如何接入微信
要将 FastGPT 接入微信，可按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，搭建完此步也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。建议先用小号以防有封禁风险。搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 具体操作步骤如下： 回到宝塔，打开【终端】： 依次粘贴并回车：cd /root 粘贴：git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 出现特定样子表示成功，若失败或没反应，刷新重试。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ 、pip install r requirements.txt 、pip install r requirementsoptional.txt 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端） 粘贴：cp configtemplate.json config.json ，关闭弹窗，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。 双击文件，修改画红框的地方。建议小白直接复制以下配置：删除文件里的所有代码，复制下方的代码并粘贴到文件里。 然后用公网 ip:3000 打开 FastGpt，应用中，获取个对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问）。点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序（注意不是左侧一级菜单里的终端） 返回扫描执行命令后“终端”内的二维码，完成登录。 最后可查看微信对话效果，回答是根据在 fastgpt 录入的文档内容。群里要记得@人才能得到回复。 注：如遇到网络问题，可把链接替换为国内镜像。如果某项依赖安装失败，可重新执行再继续。复制一份 config 文件，方便后续配置。
2024-08-10
FastGPT是什么？
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ FastGPT 的特点: 基于 LLM 的问答: FastGPT 采用了先进的 LLM 技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。 知识库支持: FastGPT 可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。 可视化工作流: FastGPT 提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 开箱即用: FastGPT 提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 FastGPT 的应用场景: 客服问答: FastGPT 可以用于构建智能客服系统，为客户提供 7x24 小时的自动问答服务。 知识库搜索: FastGPT 可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。 文档生成: FastGPT 可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。 数据分析: FastGPT 可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 FastGPT 与其他问答系统的比较: | 特性 | FastGPT | 其他问答系统 | |||| | 技术基础 | LLM | 基于规则、基于检索等 | | 知识库支持 | 支持 | 部分支持 | | 工作流编排 | 可视化 | 编码 | | 开箱即用 | 是 | 否 | FastGPT 的优势: 更智能的问答: 基于 LLM 技术，FastGPT 可以理解自然语言并生成高质量的答案。 更全面的信息: 支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。 更易用的开发: 可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。 更快的上手速度: 开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。 总而言之，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 希望这些信息对您有所帮助。
2024-05-05
目前类似dify，fastgpt 自行部署的优缺点是什么
自行部署类似 Dify、FastGPT 这样的大语言模型知识库系统，其主要优缺点如下： 优点： 1. 可定制性强：自行部署可以根据自身需求对系统进行定制和扩展，满足特定场景的需求。 2. 数据隐私性好：数据存储在自己的服务器上，可以更好地控制数据的隐私和安全。 3. 部署灵活：可以根据需求在不同的环境中部署，如云服务器、本地服务器等。 4. 成本可控：相比使用公有云服务，自行部署可以更好地控制成本。 缺点： 1. 部署和维护成本高：需要投入人力和资金来完成系统的部署、配置和运维。 2. 技术门槛较高：需要有一定的机器学习和系统开发经验，对于非技术人员来说可能较为复杂。 3. 功能相对有限：公有云服务通常提供更丰富的功能和插件，自行部署可能无法完全复制。 4. 扩展性较弱：随着业务需求的增长，自行部署的系统可能难以快速扩展。 5. 更新维护成本高：需要持续关注模型和框架的更新，并进行相应的升级和维护。 总的来说，自行部署这类系统适合有一定技术实力和特定需求的用户，但对于一般用户来说，使用公有云服务可能更加便捷和经济。用户需要根据自身情况权衡利弊，选择合适的部署方式。
2024-04-24