FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统。
一、功能特点
数据处理能力强：提供开箱即用的数据处理功能，支持手动输入、直接分段、LLM自动处理和CSV等多种数据导入途径，可处理PDF、WORD、Markdown和CSV等多种格式的文档，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。
模型调用便捷：内置先进的大语言模型，用户无需深入了解模型的复杂结构，通过便捷的模型调用接口，即可快速实现问答功能。同时支持GPT、Claude、文心一言等多种LLM模型，未来还计划支持自定义的向量模型，用户可根据实际需求选择和切换模型。
工作流编排可视化：具有Flow可视化工作流编排功能，用户可通过拖拽、连接等简单操作直观地构建和管理复杂的工作流，实现多个问答任务的自动化处理，如查询数据库、查询库存、预约实验室等，无需编写复杂的代码或脚本，提高了问答系统的效率和准确性。
API集成强大：对外的API接口对齐了OpenAI官方接口，不仅可以直接接入现有的GPT应用，还能轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台，方便开发者将FastGPT融入到各类应用场景中，拓展其使用边界，实现更多个性化的功能开发。
项目开源：遵循Apache License 2.0开源协议，社区版保留核心功能，商业版在社区版基础上通过使用API的形式进行扩展，不影响学习使用。个人开发者和企业开发者可根据自身需求对其功能进行拓展或融入到自己的商业项目中。
二、技术原理
1.知识库构建
数据收集：从互联网上收集大量的文本数据，如维基百科、新闻文章、论坛帖子等，也可以导入用户自定义的文档，选择多样化的数据源以提高知识库的全面性。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括分词、去除停用词、标记化等操作，将文本转换为模型可以理解的形式，此步骤对于提高模型的理解能力至关重要。
模型训练：使用预处理后的数据对一个预训练语言模型展开训练，这个过程被称作预训练。在预训练时，模型会从海量文本中学习抽取有用的信息，进而形成一个知识库，模型会学习到大量的词汇、语法以及语义知识。
2.问答系统构建
QA问答对存储：采用QA问答对进行存储，而不仅是文本分块处理，这样可以减少向量化内容的长度，使向量能更好地表达文本的含义，从而提高搜索的精度。
向量方案构建：每个文本或数据点都被表示为一个向量，这些向量通过特定的算法（如词嵌入或Transformer模型）从原始文本中生成，捕获了文本中的语义和上下文信息。
向量检索：使用向量检索器查找与查询最相似的向量，通常涉及“最近邻搜索”技术，在向量空间中快速找到与查询向量最接近的向量。FastGPT可能基于高效的索引结构（如HNSW）和算法来实现快速和准确的检索。
语义判断与推理：找到最相似的向量后，FastGPT使用大模型进行语义判断、逻辑推理和归纳总结，生成准确回答。这些模型已经过训练，能够理解文本的深层含义和上下文，从而生成更准确和有用的回答。
3.性能优化
模型结构优化：在模型结构上进行精简和优化，例如减少层数、减小隐藏单元的维度等，以降低模型复杂度和计算量；通过低秩分解、剪枝等技术来减少模型的参数数量，从而降低模型的存储和计算成本；采用稠密注意力模式，减少模型在处理长文本时的计算复杂度，提高模型的并行计算能力。
训练加速：利用半精度浮点数进行模型参数更新，以加快训练速度；利用高性能计算硬件（如GPU、TPU等）来加速模型的推理和训练过程，以提高模型的计算效率。
三、语义判断和推理
- 精准回答生成
在知识库问答系统中，语义判断与推理是生成准确回答的关键环节。当用户提出一个问题时，通过向量检索找到的可能只是与问题相关的文本片段。语义判断和推理能够让FastGPT理解这些文本片段与问题之间的具体关系。例如，用户问“电动汽车的续航里程受哪些因素影响”，FastGPT可能检索到关于电动汽车电池、电机、驾驶习惯等多个方面的文本片段。通过语义判断和推理，它可以分析这些片段中哪些是在讨论影响续航里程的因素，然后将这些信息整合起来，生成一个完整、准确的回答，如“电动汽车的续航里程受电池容量、电池老化程度、驾驶习惯（如急加速、急刹车）、环境温度、车辆负载等因素的影响”。 - 理解问题意图
语义判断有助于理解用户问题的真实意图。用户的问题表述可能比较模糊或者具有多种理解方式。比如，用户问“这个产品怎么样”，语义判断可以根据上下文（如果有）或者知识库中的常见内容来推断用户是想了解产品的性能、质量、价格还是其他方面。如果知识库中有很多关于该产品性能的内容，FastGPT可以判断用户大概率是想了解产品性能，从而提供相关的回答，如“这款产品在性能方面表现出色，它具有高分辨率的显示屏，处理器速度快，能够高效地运行多个应用程序”。 - 上下文关联与连贯回答
在多轮问答或者复杂问题回答中，语义判断和推理能够保证回答的连贯性。例如，用户先问“电动汽车的原理是什么”，FastGPT回答后，用户接着问“那它和传统燃油汽车相比有什么优势”。语义判断和推理可以利用第一轮回答中的内容，以及知识库中关于电动汽车和传统燃油汽车对比的知识，生成连贯的回答，如“电动汽车和传统燃油汽车相比，优势在于它更环保，因为没有尾气排放；在能源利用效率方面更高，而且在动力输出上更加平稳，因为电机的特性使得加速过程更线性”。 - 知识整合与拓展
能够整合知识库中不同部分的知识来回答问题。知识库中的信息可能是分散的，语义判断和推理可以将这些分散的知识联系起来。比如，对于“如何提高企业的市场竞争力”这个问题，知识库中有关于产品创新、营销策略、客户服务等不同方面的内容。FastGPT通过语义判断和推理，将这些内容整合起来回答问题，如“企业可以通过不断进行产品创新，推出更符合市场需求的产品；采用多样化的营销策略，如线上广告、社交媒体营销等；提供优质的客户服务，包括快速响应客户需求、解决客户问题等来提高市场竞争力”。同时，还可以根据已有知识进行一定程度的拓展，提供更有价值的信息。
四、应用场景
1.企业办公与管理
智能客服：企业可利用FastGPT构建智能客服系统，导入常见问题解答、产品手册、服务条款等文档，让其自动回答客户咨询，提供7x24小时不间断服务，减轻人工客服压力，提高客户满意度。
企业内部知识管理：将公司的规章制度、操作流程、技术文档等知识资料导入FastGPT，打造企业内部的智能知识库，方便员工快速查询和获取所需信息，提高工作效率和协作效果。
商务办公辅助：可用于辅助生成商业计划书、项目报告、工作总结等各类商务文档，还能帮助进行市场分析、数据解读和报告生成，为商务决策提供支持。
客户服务：可作为智能客服系统，为客户提供及时、准确的问答服务，提升客户满意度，如解答客户关于产品功能、使用方法、售后服务等方面的问题。
2.教育领域
学习助手：作为学生的学习助手，帮助学生解答学科问题、提供学习方法指导、辅助完成作业等，可根据不同学科和学习阶段进行定制化训练。
智能辅导：辅助教师进行在线辅导和答疑，为教师提供教学资源整理和备课建议，还可以用于批改作业、评估学生学习情况等，减轻教师工作负担，提高教学质量。
3.科研与学术
文献检索与分析：研究人员可以将大量的学术文献导入FastGPT，快速检索和获取相关文献内容，提取关键信息并进行分析总结，加速研究进程，为科研工作提供有力支持。
实验设计与数据分析：帮助研究人员设计实验方案、分析实验数据、撰写研究论文等，提供专业领域的知识和建议，提高科研效率和质量。
学术研究：帮助研究人员快速获取相关文献和信息，加速研究进程，如查找学术论文、研究报告等。
4.个人应用
个人知识管理：用户可以将自己的学习笔记、阅读心得、工作经验等知识内容导入FastGPT，创建个人专属的知识库，方便随时查询和回顾，还能通过与FastGPT的互动，对知识进行进一步的整理和深化理解。
日常助手：作为个人日常的智能助手，帮助安排日程、提醒重要事项、提供旅游攻略、推荐餐厅等，满足个人生活中的各种需求。
5.内容创作与媒体
文案写作：辅助写作新闻稿件、博客文章、小说故事、广告文案等各类文本内容，提供创意灵感、优化语言表达，提高写作效率和质量。
翻译服务：支持多语言之间的翻译，帮助用户快速准确地进行文本翻译，可用于商务翻译、学术翻译、旅游翻译等多种场景。
6.其他领域
医疗保健：在医疗领域，可用于辅助医生进行病历分析、诊断建议、医学文献查阅等，也可以为患者提供常见疾病的科普和自我保健建议。
金融服务：帮助金融机构进行客户咨询、风险评估、投资建议等，还可以用于金融市场分析、财经新闻解读等。