Coggle数据科学 | 行业落地分享：FastGPT企业Agent落地实践

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大模型的优势在于其知识面广，能够涵盖众多领域的知识，为用户提供丰富的信息。它们能够理解复杂问题，通过大量的数据学习和分析，找到问题的核心所在。然而，大模型也存在一些问题。它们基于概率进行判断，这使得它们在某些情况下不够稳定，可能会出现错误或不准确的回答。

大模型与工作流

工作流的优势在于其稳定可靠，对于同一个输入，它能够始终输出相同的结果。例如，当用户询问“A商品多少钱？”时，工作流会按照预设的流程，准确无误地给出“A商品价格为xxxx”的回答。这种稳定性使得工作流在处理重复性任务时表现出色，能够保证结果的一致性和准确性。

然而，工作流也并非完美无缺。它的缺点在于不够灵活，通用性较差。一旦遇到稍有变化的输入，例如将问题改为“A商品怎么卖？”或者使用英文提问“How much does product A cost？”工作流可能会陷入困境，找不到答案。这是因为工作流的执行依赖于预先设定的规则和流程，对于超出其设定范围的情况，它难以做出适应性的调整。

FastGPT 介绍

FastGPT 支持 LLM 对话、用户管理、工作流和问题分类等功能，能够为企业提供稳定可靠的数据处理能力。

FastGPT 支持权限控制、计量计费和对话管理等功能，并支持开放 API 和数字分身技术。

FastGPT 工作流介绍

大模型工作流的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 任务输入：接收用户或系统的任务请求。

2. 任务分解：将任务拆解为多个子任务，并为每个子任务分配资源。

3. 流程执行：按照预定义的流程依次执行子任务，调用LLM或其他工具进行处理。

4. 结果整合：将子任务的结果整合为最终输出。

5. 反馈与优化：根据执行结果优化流程设计，提升后续任务的效率。

FastGPT 知识库

数据是知识库的基础，FastGPT 提供了强大的数据管理功能，确保数据的高效存储和快速检索。

• 数据分块： 支持数据分块功能，能够将大规模数据分割为更小的块，便于高效处理和存储。用户可以选择内置的分块策略，也可以根据自身需求开发自定义的分块服务。

• 生成索引：为了提高数据检索效率， 提供了强大的索引功能。通过生成索引，用户可以快速定位到所需的数据，大大提高了查询效率。

• 多源数据支持： 支持多种数据源的接入，包括本地文件、Web 链接和私有文件库。这使得企业可以轻松地将分散的数据源整合到一个统一的平台上，实现数据的集中管理和分析。

FastGPT 工作流节点

工作流能力模块包括多种智能化工具，如 AI 对话、知识库搜索、工具调用、问题分类和文本内容提取等。

FastGPT 案例

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