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前言
在现代企业环境中，一个不可忽视的问题是信息的过载。大量的信息资源虽然看似丰富，但却给企业带来了不少挑战。
首先，企业中的人员流动不可避免地会导致知识和经验的流失。这不仅影响了项目的进展，还可能造成关键信息的缺失，从而带来显著的负面影响。
其次，无论企业的业务模式多么简单，新员工的学习曲线依然陡峭。面对重复性问题时，新员工常常陷入重复解决相同问题的困境，这不仅浪费了资源，还拖慢了工作进程。
在中国，大多数中小企业尚未意识到知识库的重要性。很多企业主对知识库建设漠不关心，员工也通常不会重视。这导致企业在人员流失时，不仅失去了宝贵的经验，也丧失了积累的知识资产，反映出企业对保护这些资产的重视程度远远不够。
因此，企业亟需一种有效的解决方案来应对这些挑战，优化知识管理，减少重复劳动，并提升新员工的上手速度。一个高效的知识库问答系统，正是应对这些问题的理想工具。
什么是知识库？
知识库（Knowledge Base）是一个系统化存储和管理信息的工具或平台，用于组织、储存和检索知识和信息。它可以包含各种形式的数据，如文档、文章、指南、FAQs、技术规格、解决方案等。知识库通常用于企业、组织或个人，以便在需要时快速查找和利用这些信息。
知识库的主要用途包括：
- 信息存储与管理：
- 集中管理和组织大量的信息和知识，确保数据的一致性和准确性。
- 提高效率：
- 减少重复工作，用户可以通过搜索和浏览知识库快速找到解决方案或所需信息，从而提高工作效率。
- 支持决策：
- 提供可靠的信息来源，帮助决策者做出更明智的决策。
- 培训与学习：
- 作为培训工具，帮助新员工或用户熟悉工作流程和知识内容，提升学习效率。
- 客户支持：
- 通过提供常见问题解答、使用指南等，帮助客户自助解决问题，提升客户满意度。
- 知识共享：
- 促进组织内部的知识共享，使团队成员能够学习和利用彼此的经验和专业知识。
- 问题解决：
- 提供针对常见问题的解决方案，帮助用户快速找到问题的答案或解决方法。
什么是FastGPT？
FastGPT 的出现为企业提供了一个实际且可操作的解决方案，它通过简化知识库的搭建过程，降低了门槛和成本，使得建立和维护知识库变得更加容易。这种工具不仅使得知识库的建设变得更加可行，还能有效推动企业实现降本增效。
它是一个基于大型语言模型（LLM）的开源知识库问答系统，专为满足企业需求而设计，支持私有化部署和多用户付费版本。
核心功能：
- 开源与灵活性：FastGPT遵循 Apache License 2.0 开源协议，您可以自由地 Fork 进行二次开发和发布。社区版保留核心功能，而商业版则在此基础上扩展了 API 接口，确保在学习和商业应用中的兼容性。
- 精准问答结构：专为客服问答场景设计的独特 QA 结构，能够在处理大量数据时提供更高的问答准确性，减少信息过载带来的困扰。
- 可视化工作流：通过 Flow 模块，FastGPT 展示了从问题输入到模型输出的完整工作流程，方便用户调试和设计复杂的问答场景。
- 无限扩展性：基于 API 的扩展机制，使得用户无需修改源代码即可快速接入现有系统，支持快速集成与扩展。
- 多样的调试工具：提供多种调试途径，包括搜索测试、引用修改和完整对话预览，以确保系统的稳定性和准确性。
- 多模型支持：支持 GPT、Claude、文心一言等多种大型语言模型，并计划未来支持自定义向量模型，确保灵活应对不同的业务需求。
通过 FastGPT，企业可以快速搭建智能问答系统，有效应对信息过载问题，提高知识管理和业务效率。
FastGPT工作原理
FastGPT 是一个基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 方法的智能问答系统，通过结合深度学习算法和 Transformer 架构，来实现高效的自然语言处理。其工作原理可以分为以下几个步骤：
1. 数据训练与模型构建
- 深度学习与 Transformer 架构： FastGPT 利用 Transformer 架构进行深度学习训练。Transformer 的自注意力机制使得模型能够处理和理解复杂的文本数据，从而在大规模语料库中提取有价值的信息。
- 海量数据训练： FastGPT 在大量的文本数据上进行训练，使其能够掌握丰富的语言模式和知识。这些数据包括企业内部的文档、FAQ、用户手册等，帮助系统学习如何生成自然语言回答。
2. 问题分析与信息检索
- 问题分析： 当用户提出问题时，FastGPT 会首先对问题进行解析。通过理解用户提问的意图和语境，系统能够确定最相关的检索策略。
- 信息检索： 基于 RAG 方法，FastGPT 从其内部存储的知识库中检索相关信息。这个知识库包含了系统在训练阶段所学到的所有信息和知识点。
3. 生成回答
- 信息整合与生成： FastGPT 在检索到相关信息后，会将这些信息与用户的问题结合起来，生成最相关和准确的答案。这一过程结合了信息检索和自然语言生成，确保回答不仅基于真实数据，而且具有流畅的表达。
- 答案处理： 系统生成的回答会经过进一步处理和优化，以确保其清晰、准确，并能有效地解决用户的问题。
4. 结果展示与反馈
- 答案展示： FastGPT 将生成的回答展示给用户，提供直观且有用的信息，帮助解决实际问题。
- 反馈机制： 系统还可能包括反馈机制，以便收集用户的评价和建议，进一步优化和改进问答系统的性能。
FastGPT搭建知识库
FastGPT提供了在线体验，你可以直接访问从而预览其功能：
另外，官方推荐使用Sealos一键部署，或者Docker-Compose本地部署。
准备你的API-KEY
搭建私有的FASTGPT服务，你还需要准备一个OPENAPI的API-KEY
购买OpenAI ChatGPT API必须要国外信用卡，国内的Visa、Mastercard都无法支付，因此很多国内朋友都无法成功购买API Key。如果你有国外信用卡，那么在OpenAI API官网绑定信用卡，并在开发者后台获取你的key。
或者你也可以选择购买第三方中转的API Key即可，可以在网上搜索到。
Sealos一键部署
使用 Sealos 服务，无需采购服务器、无需域名，支持高并发 & 动态伸缩，并且数据库应用采用 kubeblocks 的数据库，在 IO 性能方面，远超于简单的 Docker 容器部署。
可参考官方文档：
Sealos支持在北京和新加坡部署，我这里选择了新加坡地区部署，便于直接访问OPENAPI服务器：。这里我按照文档提示，配置好Key以后，Sealos会自动安装一个私有的FastGPT服务，并提供一个外网的访问地址；
点击右侧”详情“按钮，跳转到应用详情界面，在里面找到公网地址并访问即可：
Docker-Compose部署
可以参考官方的Docker-Compose本地部署：
Docker-Compose 安装需要一定服务器操作的基础，这里不做展开。
FastGPT使用
在成功搭建后，您可以通过用户名和密码访问私有化部署的 FastGPT，随后便可以根据企业的需求自由使用。以下是几个核心功能的简要介绍：
1. 创建知识库
提前准备好您的相关资料，按照系统的提示逐步完成知识库的创建，我这里选择直接将网页数据导入：
我这里将NotionNext的帮助手册导入为知识库。
2. 绑定应用
新建应用并将知识库与该应用绑定。您还可以自定义模型回答、提示词以及语音设置等个性化选项。
我这里在工作台新建了一个NotionNext智能客服，并关联了我刚刚创建的NotionNext手册知识库。
然后即可通过聊天框，让AI自动检索知识库信息，并给出回答：
然后点击右上角的发布应用，即可保存当前的配置
3. 高级编排（Workflow）
这是 FastGPT 重要功能之一，在设置的右侧可以将当前应用转成机器人：
高级编排通过预设条件对问题进行预处理，从而更好地分类用户问题，提供更精准的回答。
例如这里，我创建了一个工作流，当收到用户的提问后，AI会先对用户的提问意图进行分类，然后选择合适后续步骤：
- 如果用户是单纯的打招呼，旧直接用chatgpt3.5进行回答
- 如果用户问的内容与NotionNext相关，则进行知识库检索和整理回答
- 如果用户问的问题是需要画图解决，则会调用Dalle3插件进行绘图
除以上内容以外，我们还能在工作流中添加其他的功能和插件进行对接：
扩展一下；如果需要扩展更多的功能和插件，可以尝试使用字节开发的Coze，它支持诸如图像识别、Google搜索、Google图片搜索、数据分析、视频剪辑、图表生成、文档生成等更多功能：
讲这些插件结合到你的AI工作流中，可以实现更多不可思议的功能，关于这部分内容，以后有机会再展开。
4. 设置外链
您可以为知识库生成无需登录即可访问的外部链接。点击发布
点击开始使用，选择一个使用方式，即可获得相应的链接或者脚本：
这样，知识库可以灵活嵌入到任何需要的地方，甚至以 Frame 形式集成到网站中。
5. 设置 OpenAI 格式 API
这是 FastGPT 被广泛使用的重要原因之一。支持基于 API 进行扩展，无需修改 FastGPT 源码，也可快速接入现有的程序中。
通过将知识库以 API 形式输出（遵循 OpenAI Chat 格式），大大拓展了知识库的应用场景。
你可以将上述的工作流编排，对外用API的形式发布，点击上方的发布渠道，选择API访问，并新建一个API即可。
API 支持快速接入如 NextChat 、以及微信/企业微信，使用方式与接入 OpenAI API 相同。关于API的使用可以参考官方说明：
最后
无论企业规模大小，都可以考虑开始使用AI工具来构建自己的知识库。
如果您不确定如何入手，以下步骤可以作为参考：
- 指定管理员：
- 选定一名员工作为知识库管理员，负责基于 FastGPT 的知识库问答系统的搭建和功能培训。管理员将成为知识库建设和维护的主要负责人。
- 部门分工：
- 每个部门应指派一名员工，分配后台账号，负责录入和更新本部门的知识档案。这些档案包括规章制度、工作流程、优秀案例、企业文化、宣传资料、产品信息、技术文档等，并需要定期维护。
- 应用创建：
- 知识库管理员可以利用知识库创建各种功能应用，如新员工培训师、财务助理和客服助手等。此外，还可以通过知识库的 API 进一步开发和定制更多应用，以满足企业特定的需求。
虽然在短期内，搭建企业知识库可能会显得繁琐且耗时，尤其是在知识库内容尚不完善时，可能会影响员工的工作积极性。
然而，从长远来看，建设一个全面的知识库将极大提高企业的运营效率。它不仅促进企业的持续学习和发展，提升客户满意度，还能支持更好的决策制定，降低风险，从而显著增强企业的竞争力。
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