FastGPT 能帮你完成什么工作
下面是根据工具能力整理的操作建议，输入、交付标准和人工核对由你确定。
场景 01 · 售后团队把售后手册变成问答入口
- 先准备
- 有版本日期的产品手册与常见问题
- 怎么做
- 编辑建议：按产品建库，用已知问题测试召回，要求回答引用相关片段，再发布给小范围人员使用。
- 得到什么
- 售后知识助手
- 使用建议
- 检查过期型号、例外条款以及无答案时的处理。
场景 02 · 业务运营搭建带分支的咨询流程
- 先准备
- 咨询分类、每类处理规则和回复边界
- 怎么做
- 编辑建议：用工作流区分问题类型，分别接知识检索或人工提示，逐条测试每个分支。
- 得到什么
- 按规则运行的咨询应用
- 使用建议
- 核对节点输入输出，测试无匹配与模型失败的情况。
场景 03 · 知识库维护者修正反复答错的问题
- 先准备
- 聊天记录、错误答案和最新原文
- 怎么做
- 编辑建议：从记录定位问题，检查命中片段，修改分段或资料后再次运行同一测试题。
- 得到什么
- 修正后的知识片段与回归题集
- 使用建议
- 比较修订前后答案，确认其他问题没有退化。
FastGPT 软件界面
官方项目示例界面：输入测试问题后，对照检索参数查看命中的知识库片段。
官方项目示例界面：在工作流画布中连接处理节点，并从顶部运行或保存应用。
FastGPT 是什么
它把知识整理与应用编排放在一起：先处理资料，再检查检索片段，最后用工作流连接模型、工具和用户交互。
适合需要可维护知识库的团队。回答质量取决于原始资料、切分和检索设置，上线前应准备一组有标准答案的测试问题。
FastGPT 的主要功能
对照片段调试知识检索
导入文档后可执行单独的知识搜索测试，查看命中片段并调整检索设置。将问题与原文对应起来，能区分资料缺失和检索偏差。
在画布中编排处理节点
通过可视化工作流连接模型调用、插件、用户交互和工具能力。适合把“检索—判断—回答”组织成可重复执行的应用。
按资料类型建立知识库
支持文档与网页等多种输入，提供直接分段、问答处理及手动编辑，知识库可在不同应用间复用。更新资料后还需重新检查代表性问题。
发布问答入口并查看记录
应用可以通过分享链接或嵌入方式提供给使用者，并保留聊天记录、标注与调用日志，便于根据真实问题迭代内容。
如何开始使用 FastGPT
选择部署方式
从云服务开始试用，或依据官方文档部署社区版；先准备模型访问配置。
导入与整理资料
建立知识库，选择适合文档的导入处理方式，检查切分结果并修正缺漏。
测试检索与编排
用真实问题执行检索测试，再将知识库、模型和工具节点接入应用。
小范围发布再迭代
通过分享或嵌入交付，查看调用与聊天记录，用新增问题持续完善资料。
费用与使用条件
选择前了解
- 经营方地区
- 中国大陆
- 使用方式
- 网页 / API / 私有部署
社区自部署、云服务与商业版分别选择，二次商业化需核对FastGPT Open Source License。
地区指经营方所在地，访问与账号要求请查看官网。
开放源码存在商业化约束
项目采用FastGPT Open Source License。把平台作为SaaS对外提供等商业化情形有专门限制，不能把代码公开理解为任意再销售。
多格式导入不等于解析无误
文件可被导入后仍要检查分段、表格和图文对应关系；知识检索测试及片段编辑正用于处理这类问题。
路线图不是已上线功能
版本、社区版和商业版能力需分别确认。选型时以所安装版本的功能与文档为准，不能把规划中的节点与调试能力当作现成配置。
FastGPT 常见问题
只能做知识库聊天吗？
不是。还可以用可视化工作流、插件和工具调用组织多步骤应用。
能部署在自己的服务器吗？
可以。官方提供社区版部署入口；服务器、模型配置与后续运维需要自行准备。
为什么上传了文件仍答错？
先查看是否命中正确知识片段，再检查切分和原文。模型回答错误与资料没有召回，需要不同的修正方式。
能直接嵌入已有网站吗？
可以使用应用分享或嵌入入口。上线前应测试访问方式、回答边界与资料内容。
