FastGPT一站式解决方案[2-应用篇]：轻松实现RAG-智能问答系统，AI工作流、核心模块讲解

最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
阅读量580 收藏
点赞数 3
分类专栏： AI Agent 搜索推荐系统相关技术业务落地方案 LLM工业级落地实践 文章标签： 知识问答 RAG 智能问答 AI Agent 人工智能 AI编排流 Fastgpt
涉及博主原创类文章，未经博主许可不允许转载
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39620217/article/details/142216630
版权

FastGPT一站式解决方案[2-应用篇]：轻松实现RAG-智能问答系统，AI工作流、核心模块讲解

1.FastGPT快速使用：基本设置、核心模块讲解

1.1 知识库设置

首先我们需要创建一个知识库。

知识库创建完之后我们需要上传一点内容。

上传内容这里有四种模式：

  • 手动输入：手动输入问答对，是最精准的数据
  • QA 拆分：选择文本文件，让 AI 自动生成问答对
  • 直接分段：选择文本文件，直接将其按分段进行处理
  • CSV 导入：批量导入问答对

这里，我们选择 QA 拆分，让 AI 自动生成问答，若问答质量不高，可以后期手动修改。

点击上传后我们需要等待数据处理完成，等到我们上传的文件状态为可用。</

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]：轻松实现RAG-智能问答系统（含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入）
丨汀、的博客
09-11 686
FastGPT一站式解决方案[1-部署篇]：轻松实现RAG-智能问答系统（含sealos云端部署、docker部署、OneAPI&Xinference模型接入）
构建基于LLM的高效知识库问答系统：MaxKB一站式开源解决方案探析
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
06-26 692
总而言之，MaxKB作为一款面向未来的一站式开源知识库问答系统，以其卓越的易用性、灵活性和开放性，为行业树立了新的标杆。无论你是寻求企业内部知识管理优化的决策者，还是致力于打造下一代智能应用的开发者，MaxKB都值得你深入了解与尝试。立即访问项目GitHub页面，开启你的智能化知识管理之旅吧！GitHub - 1Panel-dev/MaxKB: 🚀 基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。开箱即用，支持快速嵌入到第三方业务系统，1Panel 官方出品。
FastGPT 高级编排遇到的一些问题
qq_41749069的博客
10-03 1145
"描述"]("示例图片")]("网址") 帮我根据这个模板生成一个markdown语句，“描述”填写图片加载失败的描述，“示例图片”填写图片的url，url为“https://图片地址.png”，“网址”填写跳转的网页，网页为“www.baidu.com”因为我的应用当中并不需要他输出猜你想问，而是要明确输出一些东西，所以我也就没研究为啥不出现。6.文本内容提取组件能不能跑起来全看使用的大模型（我用的几个本地小模型是不行，具体可以看。["描述"]("示例图片")]("网址")
FastGPT：利用大模型重新定义传统知识库
python12345678_的博客
08-29 2681
FastGPT是一个基于大语言模型（LLM）的智能化平台，擅长理解和处理自然语言。它通过深度学习技术，可以从各种数据源中自动提取和整合信息，生成语义丰富的知识库，并实现智能化的响应和检索。
基于FastGPT实现AI判断问题分类进行不同流程处理
程序员老狼专注开发aigc或客服系统应用
05-13 538
需求场景 比如，用户问我 “报名” 相关的问题，AI就不要回复了 如果是其他问题，那么AI就进行自动回复 搭建流程 基于FastGPT流程编排系统进行搭建 问题分类器 默认什么都不需要写，只需要把分类名称写上，AI就能自动进行问题分类 只有其他问题才进行下一步处理 ...
玩转大模型之五（测试FastGPT高级编排）
xuweilin的博客
08-01 2304
体验了一下FastGPT的高级编排功能，总体来说效果一般，对于一些信息处理要求较高的场景，这种方案还是存在一些问题。
从 0 到 1，用 FastGPT 搭建专属私有化知识库与超智能 AI 助理
m0_74205854的博客
01-07 1852
在当今数字化时代，知识管理与智能交互对于教育领域的创新发展至关重要。FastGPT作为一款高效的AI流程构建可视化开源工具，为田园课堂实现私有化知识库的快速搭建提供了有力支持。本文将详细阐述使用FastGPT搭建田园课堂私有化知识库的流程，并分享相关经验总结。同时，我们引入laf这一开源云开发平台。它提供了云函数、云数据库、云存储等一系列开箱即用的应用资源，使开发者能够专注于业务逻辑的开发，无需在服务器配置等繁琐事务上耗费精力，从而快速将创意转化为实际应用。
主流ai知识库工具FastGPT、Dify、Coze横评
热门推荐
weixin_69464412的博客
06-28 5万+
FastGPTFastGPT 是环界云计算公司旗下一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，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！DifyDify 是 苏州语灵人工智能科技公司的一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。Coze。
0921 知识库fastgpt
weixin_47051830的博客
11-06 1955
另外，如果你在系统设置中，录入你自己的 OPEN AI key，在线上平台使用 OpenAI Chat 模型不会另行计费，直接消耗你自己的 OPEN AI key；开始前，请准备一份测试电子文档，WORD，PDF，TXT，excel 都可以，比如公司休假制度，不涉密的销售说辞等等。对某条回答不满意，可以在“测试结果”中直接点开这条记录，补充内容后，点“确认变更”，数据库会补充建立索引。介绍了企业知识库的常识，分析了 AI 在企业知识库的优点，介绍了一个比较粗糙的 AI 企业知识库软件。
【RAG】一种使用知识图谱增强检索增强生成技术的特定领域问答框架：DO-RAG
木亦汐丫
05-28 757
特定领域的问答系统不仅需要生成流畅性，还需要基于结构化专家知识的高度事实准确性。 虽然最近的检索增强生成 (RAG) 框架提高了上下文召回率，但它们在集成异构数据和保持推理一致性方面仍然存在困难。 为了解决这些挑战，我们提出了DO-RAG，这是一个可扩展且可定制的混合问答框架，它将多级知识图谱构建与语义向量检索相结合。 我们的系统采用了一种新颖的主动思维链架构，从非结构化、多模态文档中提取结构化关系，构建动态知识图谱以提高检索精度。
模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map)：从基础Naive RAG 到高级Advanced，再到Modular RAG全方位技术解读
丨汀、的博客
08-27 1059
模块化RAG技术路线图(Modular RAG Technical Map)：从基础Naive RAG 到高级Advanced，再到Modular RAG全方位技术解读
告别信息搜寻烦恼：用fastgpt快速部署国内大模型知识库助手
Maynor的博客
03-04 3767
FastGPT 使用了 one-api 项目来管理模型池，其可以兼容 OpenAI 、Azure 、国内主流模型和本地模型等。
FastGPT 引申：利用 Prompt 实现 Agent 记忆能力
蜗牛的专栏
03-05 485
FastGPT 引申：利用 Prompt 实现 Agent 记忆能力
FastGPT 源码：如何实现 “问题优化“
蜗牛的专栏
03-04 1129
但在连续对话中，用户的后续问题往往是不完整的，比如"第二点是什么"这样的问题 - 如果直接用这样的问题去搜索，由于缺乏上下文，很难找到相关内容 - 因此需要问题优化模块来补全用户的问题，使其变得完整和明确
强化学习 A2C算法
最新发布
tony365的博客
06-13 548
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 590
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 707
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 1033
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1312
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
开源的AI应用开发平台有哪些
03-30
### 开源 AI 应用开发平台概述 以下是几个适用于开发 AI 应用的开源平台及其特点： #### Dify Dify 是一个专注于大语言模型（LLM）应用开发的开源平台。它提供了从 Agent 构建到 AI 工作流编排、检索增强生成（RAG）、以及模型管理的能力，帮助开发者快速构建和运营生成式 AI 原生应用[^1]。 #### 数算岛 AI 计算平台 数算岛 AI 计算平台是一款一站式的开源 GPU 池化软件，专为 AI 人工智能训练与推理设计。该平台不仅支持多机多卡训练环境，还通过优化 IO 吞吐、持久化存储和结构化的模型生产信息管理来提升资源利用率。其核心目标在于减少数据共享障碍并加速算法工程师的工作效率[^2]。 #### 一站式 AI 人工智能训练推理平台 这类平台通常集成多种功能模块，包括但不限于模型训练、推理服务部署、资源调度管理和性能监控等。其中一个重要特性是 **GPU 池化管理**，这使得多个用户可以高效地共享昂贵的硬件资源，从而降低成本并加快项目进度[^3]。 --- ### 技术实现示例：如何安装和运行这些工具？ 以下是一些常见操作命令的例子，用于展示如何初始化上述提到的一些框架或库： 对于 **Dify** 的启动过程如下所示： ```bash git clone https://github.com/dify-ai/dify.git cd dify pip install -r requirements.txt python app.py ``` 而针对 **数算岛 AI 计算平台** 可能涉及 Docker 容器配置文件 `docker-compose.yml` 来设置集群节点间的通信连接参数等内容；具体步骤可参照官方文档说明完成相应依赖项下载后再执行启动脚本即可生效。 最后，在某些情况下如果需要自定义扩展现有的一体化解决方案，则可以通过 Python 调用 RESTful API 接口或者 SDK 方法来进行远程调用实例演示代码片段如下： ```python import requests url = "http://localhost:8000/api/v1/train" payload = {"model_name": "resnet50", "dataset_path": "/data/images"} headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

汀、人工智能

十分感谢您的支持

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值