介绍
FastGPT (官网: https://fastgpt.in/) 是一个开源的知识库问答系统,支持私有化部署。旨在提供高效、易用的解决方案来处理复杂的问答场景。它专精于知识库问答,工作流编排,而且可私有化部署。
FastGPT 利用预训练的语言模型快速构造高效知识库,省去大量人工处理工作,并且可以不断地扩展和更新知识库,以满足用户不断变化的需求。
FastGPT与扣子Coze在功能、设计、技术特点及应用场景上有明显的不同。FastGPT更侧重于企业级的知识库问答和客服自动化,而扣子Coze则更加注重易用性和广泛的AI应用开发。
主要功能
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专属 AI 客服
通过导入文档或已有问答对进行训练,使 AI 模型能够根据你的文档以交互式对话方式回答问题,类似chatpdf 的功能。 -
简单易用的可视化界面
FastGPT 采用直观的可视化界面设计,为各种应用场景提供了丰富实用的功能。用户可以通过简洁易懂的操作步骤,轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。 -
自动数据预处理
提供多种数据导入途径,包括手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 文件等。支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割,节省手动训练时间,提升效能。注意:数据预处理需要调用AI能力,要消耗token。
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工作流编排
基于 Flow 模块的工作流编排功能,可以帮助用户设计更加复杂的问答流程,例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。 -
强大的 API 集成
FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口,可以直接接入现有的 GPT 应用,也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台。
特点
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项目开源
FastGPT 遵循 Apache License 2.0 开源协议,用户可以 Fork 之后进行二次开发和发布。社区版保留核心功能,商业版在社区版基础上通过 API 进行扩展,不影响学习使用。 -
独特的 QA 结构
针对客服问答场景设计的 QA 结构,提高在大量数据场景中的问答准确性。 -
可视化工作流
通过 Flow 模块展示从问题输入到模型输出的完整流程,便于调试和设计复杂流程。
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无限扩展
基于 API 进行扩展,无需修改 FastGPT 源码,也可快速接入现有的程序中。
可以以iframe方式分享应用,用户免登陆使用。 -
便于调试
提供搜索测试、引用修改、完整对话预览等多种调试途径。 -
支持多种模型
支持 GPT、Claude、文心一言等多种 LLM 模型,未来也将支持自定义的向量模型。
应用场景
FastGPT 可以广泛应用于多个领域,包括但不限于智能客服、内容创作、自动摘要、机器翻译和情感分析等。它提供了一个强大且易于使用的平台,高度可扩展的集成方式,可方便对接到企业应用,个人微信,企业微信,飞书等。
FASTGPT的一些典型应用场景:
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内部知识管理:帮助企业整合内部文档、指南和专家知识,通过问答形式快速提供给员工。
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客户支持:构建面向客户的FAQ和问题解答系统,提高客户满意度和响应速度。
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市场调研:分析和回应市场趋势或消费者需求的变化,帮助决策者快速获取关键信息。
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智能问答系统:利用FastGPT构建智能问答系统,可以快速响应用户的问题,提供准确、全面的答案。
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知识推荐:基于用户的兴趣和历史行为,利用FastGPT进行知识推荐,帮助用户发现感兴趣的内容。
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知识检索:通过FastGPT对文本进行语义理解,实现更加精确、高效的知识检索。