FastGPT核心功能与快速入门

FastGPT是基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，支持通过可视化工作流编排实现复杂业务场景。其核心能力包括：自动化数据处理、多模态知识库构建、OpenAI兼容的API接口，以及通过Flow模块实现的可视化AI工作流设计。

环境部署与基础配置

• Docker部署：通过官方提供的docker-compose.yml文件快速部署容器化服务，支持Windows/Linux双平台。建议分配至少4GB内存和2核CPU资源。
• 网络配置：默认开放3000端口用于Web访问，需在防火墙设置中放行相关端口。数据库账号密码建议在首次部署时修改。
• 系统初始化：通过localhost:3000访问管理后台，使用预设的root账号登录后应立即修改默认密码。

知识库构建与训练流程

• 数据导入：支持Word/PDF/Excel/Markdown等格式文档，建议单文件不超过20MB。系统会自动执行文本预处理和向量化处理。
• QA优化：通过手动标注关键问答对提升检索精度，建议每个知识库维护至少50组优质QA数据。
• 测试验证：利用内置的向量搜索测试工具，可实时验证知识片段的召回率和相关性评分。

大模型接入与参数调优

• OneAPI配置：通过统一API网关对接多种LLM服务，包括Azure OpenAI、讯飞星火等。需在渠道管理中配置API密钥和基础URL。
• 温度系数调节：根据场景需求在0.1-1.0区间调整生成内容的创造性，客服场景建议0.3-0.5，创意场景建议0.7以上。
• 上下文管理：对话式应用需设置合理的max_tokens参数，建议保留20%的token余量用于prompt工程。

可视化工作流编排技巧

• 节点类型：内置HTTP请求、数据库查询、条件判断等12类功能节点，支持自定义JavaScript代码模块。
• 调试工具：使用实时变量追踪功能监控各节点输出，可通过插入调试断点定位异常环节。
• 性能优化：对高频调用环节启用缓存机制，复杂工作流建议拆分为子流程进行模块化管理。

企业级API集成方案

• 接口规范：完全兼容OpenAI API标准格式，支持streaming模式和同步响应两种调用方式。
• 鉴权机制：支持Bearer Token和API Key双重验证，建议企业用户开启IP白名单限制。
• 监控看板：通过内置的用量统计模块实时追踪API调用量、响应时间和错误率等关键指标。