本文技术路线为：利用ChatGLM3-6b作为基座大模型，M3E作为向量模型，基于FastGPT建立用户知识库，One-API做统一API接口管理。其中ChatGLM3和M3E模型都是在windows下部署的，FastGPT和One-API是在Linux下部署。在私有化和客制化大模型庞大需求推动下，除了从大模型的全量训练和微调这两个模

越来越的多网站面临每天上千次的扫描和各类攻击，及时发现攻击IP，并有效的屏蔽不良访问成为网站安全的重要保障，这里我们使用AI来完成对网站日志的日常分析。我们来使用FastGPT来制做一个AI网站日志析器，下面就开始：一：打开FastGPT，并生成一个简单会话二：书写提示词：##Background:

1.背景  大模型发展迅猛，各个行业在探索它的使用场景，今天要聊的是使用大模型进行数据查询（NL2SQL）,众所周知大模型的训练费用一般公司是无法承受的，所以对于大部分企业只能从提示词和知识库进行入手，我们今天的例子就是结合提示词和知识库一起进行。fastgpt的搭建可以自行百度。2.数

最近我给FastGPT用户交流群里接入了AI日报，每天早上10点会自动向群里推送AI日报，让群里的小伙伴们第一时间了解到昨天AI领域都发生了哪些大事。效果大概是这个样子的：如果你对FastGPT感兴趣，可以直接扫码入群：除此之外，我还同步一份到公司的飞书群里，这样公司的小伙伴们

一、Form窗体新建Form窗口右键项目-添加-窗体（windows窗体）2、调出工具箱三、设置uiTablePanel的行数和列数ColumnCount属性（列）和RowCount（行）四、修改Dock属性Fill将组件设置为充满背景五、UIDataGridView设置column属性六、ColumnHeadersDefaultCellStyle设置

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

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）FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库训练和自动化工作流程的编排。它提供了一个简单易用的可视化界面，支持自动数据预处理和基于Flow模块的工作流编排。Fas

1.项目概述本项目基于IntelG8i硬件环境部署了开源大语言模型ChatGLM3-6B以及M3E向量数据库，目标是通过使用Intel®ExtensionforPyTorch*(IPEX)优化模型推理性能，并结合多种应用实现私域知识库的快速部署及外部服务调用。同时，在另一台主机上通过Docker容器部署了IntelOneAPI，完

Dify与FastGPT流程编排能力对比分析一、引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）应用平台正在重塑各行各业的工作流程。其中，Dify和FastGPT作为两款具有重要影响力的工具，凭借各自独特的流程编排能力，为开发者和使用者提供了强大的支持。流程编排的优劣直接影响着

目录引言环境步骤1.安装docker2.启动docker3.浏览器访问4.OneAPI配置语言模型、向量模型渠道和令牌5.创建FastGPT知识库6.创建FastGPT应用官方文档引言部署之前可以先看一下RAG技术原理，也可以后面回过头来看，对一些概念有些了解，对部署的内容会有更好

前言由于fastgpt只提供了一个分享用的网页应用，网页访问地址没法自定义，虽然可以接入NextWeb/ChatGPTweb等开源应用。但是如果我们想直接给客户应用，还需要客户去设置配置，里面还有很多我们不想展示给客户的东西怎么办？于是，我使用Chainlit实现了一个无缝快速接入fastgpt实现自

FastGPThttps://cloud.fastgpt.in/app/listFastGPT构建个人本地知识库(Dockercompose快速部署)https://blog.csdn.net/m0_62536353/article/details/135733446一、基础操作知识库搭建1.创建知识库通用知识库Web站点知识库2.上传个人知识库表格数据集文本数据

目录引言一、ChatGLM3大模型本地部署二、部署M3E模型三、部署One-API四、部署FastGPT引言本文技术路线为：利用ChatGLM3-6b作为基座大模型，M3E作为向量模型，基于FastGPT建立用户知识库，One-API做统一API接口管理。其中ChatGLM3和M3E模型都是在windows下部署的，FastGPT

RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐1.MaxKBMaxKB=MaxKnowledgeBase，是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识，并提供智能问答功能。想象一

在搭建AI知识库这事儿上，有不少成熟的框架，我推荐使用FastGPT。这篇文章笔者就使用过的两款平台做个比较，FastGPT和百度千帆平台。1.为什么要搭建知识库随着企业的运营，企业的私有数据越来越多（结构化、半结构化、非结构化的数据）。这么多数据，我们不可能都记在大脑里，就算老员工能记住

一、服务器服务器：一台Linux16核32GIP:10.33.19.16基础环境：Docker、Docker-Compose二、FastGPT安装首先下载docker-compose.yml和config.json两个文件mkdirfastgptcdfastgptcurl-Ohttps://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/

FastGPTdocker-compose.yml#数据库的默认账号和密码仅首次运行时设置有效#如果修改了账号密码，记得改数据库和项目连接参数，别只改一处~#该配置文件只是给快速启动，测试使用。正式使用，记得务必修改账号密码，以及调整合适的知识库参数，共享内存等。version:'3.5'services:

本文以FastGPT知识库的搜索测试功能为入口，分析FastGPT的知识检索流程。一、搜索功能介绍1.1整体介绍搜索测试功能包含三种类型：语义检索、全文检索、混合检索。语义检索：使用向量进行文本相关性查询，即调用向量数据库根据向量的相似性检索；全文检索：使用传统的全文检索，适

各家的技术方案有道的QAnything亮点在：rerankRAGFLow亮点在：数据处理+index智谱AI亮点在文档解析、切片、query改写及recall模型的微调FastGPT优点：灵活性更高下面分别按照模块比较各框架的却别功能模块QAnythingRAGFLowFastGPT智谱AI知识处理模块pdf文件解析是

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