大家好！今天给大家介绍FastGPT4.8.11版本新增的一个超强节点-【循环运行】节点。如果你经常需要处理大量数据，这个功能绝对能让你事半功功倍！

想让AI翻译既准确又地道？本文将教你如何利用FastGPT打造一个革命性的翻译工作流。它不仅支持文本翻译，还能直接处理文档，更能通过自定义术语表确保专业术语的翻译准确性，堪称翻译神器！直接看效果：再来看术语表：这也太适合翻译产品官网和官方文档了吧？？背景吴恩达教授最近提出了一

如今任何项目开发节奏都很快，及时掌握项目动态是很重要滴，GitHubIssues一般都是开发者和用户反馈问题的主要渠道。然而，随着Issue数量的增加，及时跟进每一个问题会变得越来越困难。为了解决这个痛点，我们开发了一个自动化Issue总结机器人，它的功能很简单：自动获取项目最新的Gi

最近那个男人写的汉语新解火遍了全网，那个男人叫李继刚，国内玩AI的同学如果不知道这个名字，可以去面壁思过了。这个汉语新解的神奇之处就在于它只是一段几百字的提示词，效果却顶得上几千行代码写出来的应用程序。这段提示词是用lisp伪代码写的，我们来观摩一下：;;作者:李继刚;;

一觉醒来，股市又变天了，到处一片哀嚎，我看了下前几天牛市的赚钱名单，咱们公众号的粉丝没有一个在里面，说实话很失望，希望大家多做些有意义的事情，而不是整天虚度光阴。一个个平时看着都挺厉害，也没赚到钱，我很失望。你们什么时候才能起飞？我都替你们着急如果你对自己的技术没有绝对的自信

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

Flux大家最近都听说了吧？它是一款新推出的AI绘画模型，拳打StableDiffusion3，脚踢Midjourney，整个AI绘画界都沸腾了。Flux的主创团队来自由StableDiffusion原班人马打造的黑森林实验室(BlackForestLabs)，2024年8月1日才正式宣布成立。Flux在图像质量、文本提示理解、细

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

我在抖音上发布了视频https://www.douyin.com/video/7382446337482099977下面是主要内容介绍【视频标题：】开发查询订单信息fastGPT智能体工作流将工作流接入到人工客服系统#智能体#FastGPT#客服系统-----------【视频行业分类：】<3C数码>-----------【视频文案】：我们使用fa

CoT推理范式默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的

介绍在当今信息爆炸的时代，我们常常需要处理大量的信息并且寻找特定的答案。AI问答知识库是一种基于人工智能技术的系统，旨在通过理解自然语言问题并从存储的知识库中提取相关信息，以准确、快速地回答用户的问题。这种技术不仅在搜索引擎、智能助手和客户服务领域有着广泛的应用，还在

 注册会员领取免费API_KEY，内测期间，每天限30名会员免费注册，能注册就能领取API_KEY，无需充值，无需付费，免费使用ChatGPT，支持3.5/4白菜GPT简介白菜GPT旨在提供稳定高效且免费的OpenAIAPI转发服务,帮助国内GPT应用学习相关爱好者及从业者，提供便捷、低成本、长期稳定的GPT中转服

大家好，我是独孤风。又到了本周的开源项目推荐。近一年多的时间，人工智能迎来了大爆发。GPT相关的大模型的发展让很多领域都发生了巨大的变化。但是虽然GPT的自然语言识别功能异常的强大，但回答给我们的知识内容并不尽如人意。那么，有没有可以在本地部署搭建的AI知识库项目呢？今天为