玩转大模型之五(测试FastGPT高级编排)

一、高级编排

FastGPT 从 V4 版本开始采用新的交互方式来构建 AI 应用。使用了 Flow 节点编排(工作流)的方式来实现复杂工作流,提高可玩性和扩展性。但同时也提高了上手的门槛,有一定开发背景的用户使用起来会比较容易。

编排方式跟可视化规则引擎类似,用户只需要拖拽一个个任务节点,然后连线构成一个完整的逻辑处理流程,完成后该应用就可以发布了,到时候对话的时候就会触发这个流程。

下面就详细介绍编排中每个任务节点的作用。

二、模块介绍

1、AI对话

这个模块属于核心模块,使用的时候只需要配置一下模型(config.json里面配置的llmModels),然后可以设置提示词,然后这个节点就可以实现AI模型数据处理了。

2、内容提取

顾名思义,这个模块用来对用户问题进行关键信息提取的,不知道提取啥意思的同学可以网上搜索NLP处理实体提取、事件提取等知识点,这个模块可以从用户的提问中得到你想要的人物、时间、地点、动作等数据项。最后该模块会输出一个json对象到下一个模块。

### FastGPT 高级编排使用指南 #### 一、理解工作流基础概念 FastGPT 提供了一套全面的工作流编排机制,允许用户通过图形化界面或编程接口定义复杂的数据处理逻辑。工作流由多个节点组成,每个节点代表特定的操作或决策点[^2]。 #### 二、配置环境准备 为了更好地体验 FastGPT高级编排特性,建议按照官方文档指导完成软件安装与部署。对于希望简化设置过程的开发者而言,Docker Compose 是一种理想的解决方案[^1]。 ```bash docker-compose up -d ``` 此命令会启动所需的服务容器集群,确保所有依赖项均已就绪并正常运行。 #### 三、创建自定义节点类型 除了内置的标准组件外,FastGPT 还支持扩展新的节点类型来满足特殊需求。这通常涉及到编写 Python 脚本实现业务逻辑,并将其注册到平台中以便后续调用。 ```python from fastgpt.node import BaseNode class CustomProcessingNode(BaseNode): def process(self, input_data): # 实现具体的加工转换算法 output_result = transform(input_data) return output_result ``` #### 四、设计复杂的条件分支结构 利用 FastGPT 所提供的条件判断语句,可以在不同路径之间切换执行顺序,从而形成更加智能化的任务调度方案。例如: - 当输入数据符合某种模式时转向 A 方向继续; - 否则沿 B 方向前进直至结束整个流程。 这种灵活性使得即使面对多变的实际场景也能保持良好的适应能力。 #### 、优化性能表现技巧 针对大规模并发请求情况下的响应速度瓶颈问题,可以通过调整参数配置文件中的资源分配比例以及启用缓存策略等方式加以改善。具体做法如下所示: 编辑 `config.yaml` 文件增加内存池大小限制;开启 Redis 缓存服务降低数据库访问频率等措施均有助于提高整体吞吐量水平。 ```yaml memory_pool_size: "8GB" enable_redis_cache: true ```
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