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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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