FastGPT
提供可视化工作流、知识库和 RAG 能力的 AI 智能体构建平台。
FastGPT 是面向知识库问答和智能体应用的开发平台，提供文档处理、检索调试、可视化工作流与应用发布能力，可选择云服务或自部署。
FastGPT 能做什么
它把知识整理与应用编排放在一起：先处理资料，再检查检索片段，最后用工作流连接模型、工具和用户交互。
适合需要可维护知识库的团队。回答质量取决于原始资料、切分和检索设置，上线前应准备一组有标准答案的测试问题。
对照片段调试知识检索
导入文档后可执行单独的知识搜索测试，查看命中片段并调整检索设置。将问题与原文对应起来，能区分资料缺失和检索偏差。
在画布中编排处理节点
通过可视化工作流连接模型调用、插件、用户交互和工具能力。适合把“检索—判断—回答”组织成可重复执行的应用。
按资料类型建立知识库
支持文档与网页等多种输入，提供直接分段、问答处理及手动编辑，知识库可在不同应用间复用。更新资料后还需重新检查代表性问题。
发布问答入口并查看记录
应用可以通过分享链接或嵌入方式提供给使用者，并保留聊天记录、标注与调用日志，便于根据真实问题迭代内容。
- 核心用途
- 文档知识库、检索测试、工作流与应用发布。
- 可完成的工作
- 内部资料问答、业务流程助手和网站客服。
- 如何开始
- 选择官方云服务，或按部署文档安装社区版。
- 使用条件
- 云端、社区与商业版有区别；二次商业化需查看许可证。
如何使用 FastGPT
- 选择部署方式
从云服务开始试用，或依据官方文档部署社区版；先准备模型访问配置。
- 导入与整理资料
建立知识库，选择适合文档的导入处理方式，检查切分结果并修正缺漏。
- 测试检索与编排
用真实问题执行检索测试，再将知识库、模型和工具节点接入应用。
- 小范围发布再迭代
通过分享或嵌入交付，查看调用与聊天记录，用新增问题持续完善资料。
把售后手册变成问答入口
适合：售后团队
- 准备输入
- 有版本日期的产品手册与常见问题
- 操作方法
- 编辑建议：按产品建库，用已知问题测试召回，要求回答引用相关片段，再发布给小范围人员使用。
- 预期交付物
- 售后知识助手
- 人工检查
- 检查过期型号、例外条款以及无答案时的处理。
搭建带分支的咨询流程
适合：业务运营
- 准备输入
- 咨询分类、每类处理规则和回复边界
- 操作方法
- 编辑建议：用工作流区分问题类型，分别接知识检索或人工提示，逐条测试每个分支。
- 预期交付物
- 按规则运行的咨询应用
- 人工检查
- 核对节点输入输出，测试无匹配与模型失败的情况。
修正反复答错的问题
适合：知识库维护者
- 准备输入
- 聊天记录、错误答案和最新原文
- 操作方法
- 编辑建议：从记录定位问题，检查命中片段，修改分段或资料后再次运行同一测试题。
- 预期交付物
- 修正后的知识片段与回归题集
- 人工检查
- 比较修订前后答案，确认其他问题没有退化。
界面与参考图片
开始前需要了解
开放源码存在商业化约束
项目采用FastGPT Open Source License。把平台作为SaaS对外提供等商业化情形有专门限制，不能把代码公开理解为任意再销售。
多格式导入不等于解析无误
文件可被导入后仍要检查分段、表格和图文对应关系；知识检索测试及片段编辑正用于处理这类问题。
路线图不是已上线功能
版本、社区版和商业版能力需分别确认。选型时以所安装版本的功能与文档为准，不能把规划中的节点与调试能力当作现成配置。
社区自部署、云服务与商业版分别选择，二次商业化需核对FastGPT Open Source License。
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
常见问题
只能做知识库聊天吗？
不是。还可以用可视化工作流、插件和工具调用组织多步骤应用。
能部署在自己的服务器吗？
可以。官方提供社区版部署入口；服务器、模型配置与后续运维需要自行准备。
为什么上传了文件仍答错？
先查看是否命中正确知识片段，再检查切分和原文。模型回答错误与资料没有召回，需要不同的修正方式。
能直接嵌入已有网站吗？
可以使用应用分享或嵌入入口。上线前应测试访问方式、回答边界与资料内容。
