內容概述
FastGPT 是一個基於大型語言模型（LLM）的知識庫問答系統，提供開箱即用的數據處理、檢索增強生成（RAG）檢索，以及可視化的 AI 工作流編排等功能，讓您能輕鬆開發和部署複雜的問答系統，無需進行繁瑣的設置或配置。
應用場景
- 企業內部知識管理：通過導入公司內部文檔，建立智能問答系統，提升員工獲取信息的效率。
- 客戶支持：構建智能客服，快速回應客戶查詢，減少人工成本。
- 教育培訓：為學生或員工提供自動化的學習輔助，解答常見問題。
技術特點
- 可視化工作流編排：通過 Flow 可視化進行工作流編排，實現複雜的問答場景。
- 多模型支持：支持多種大型語言模型的對話，滿足不同的應用需求。
- 知識庫管理：提供多種數據導入方式，如手動輸入、直接分段、QA 拆分和 CSV 導入，方便構建和管理知識庫。
- 文件解析功能：支持用戶上傳文件，系統自動解析內容，提升問答準確性。
其他整合
- HTTP 擴展：嵌入 Laf，可在線編寫 HTTP 模塊，擴展系統功能。
- 多渠道接入：支持與微信、企微等平台集成，擴大應用範圍。
安裝步驟：Docker Compose 安裝方式
- 下載 FastGPT 的 Docker Compose 文件：
- 進入項目目錄：
- 確認您的環境已安裝 Docker 和 Docker Compose。如果尚未安裝，請先前往 Docker 官方網站 安裝。
- 啟動 Docker Compose：
- 等待容器啟動完成後，您可以在瀏覽器中訪問：
檢查運行狀態
- 查看容器狀態：
- 檢查日誌以確保啟動成功：
停止和移除容器
- 停止容器：
- 如果需要清理相關數據，請刪除掛載的數據卷。
透過 Docker Compose，您可以輕鬆部署和管理 FastGPT，適合需要快速部署並減少環境配置的用戶。
存取和操作
啟動伺服器後，打開瀏覽器並訪問 http://localhost:3000，即可進入 FastGPT 的可視化界面。通過該界面，您可以創建和管理知識庫、設置應用、配置工作流等。
小技巧
- 在導入文檔時，選擇適合的數據處理方式，如 QA 拆分，可提高問答質量。
- 利用可視化工作流編排，設計符合業務需求的問答流程，提升系統的智能化程度。
- 定期更新知識庫，確保系統回答的準確性和時效性。
教學影片
參考連結
SEO 標籤：FastGPT, 知識庫問答系統, 大型語言模型
SEO Meta 描述：了解 FastGPT，一個基於大型語言模型的知識庫問答平台，提供可視化工作流編排、多模型支持和文件解析等功能，助您輕鬆構建智能問答系統。