【FastGPT】利用知识库创建AI智能助手

【FastGPT】利用知识库创建AI智能助手

摘要

关于FastGPT的部署,官方提供了docker-compose方式的部署文档,如果使用的是podmanpodman-compose的同学,可以参考这篇文章【FastGPT】Linux系统使用podman-compose方式部署指南

如何新增用户和修改密码,请参考这篇文章【FastGPT】如何新增用户&修改密码

有了知识库,我们就可以做很多事情了,比如创建各种场景的AI智能助手。接下来,我将带着大家,一步一步构建助手。

创建知识库

根据业务需要,把需要上传的文档划分为多个类目,一个类目就对应一个知识库

上传文档

  • 支持常用的文档格式,这里上传了一个手动数据集 ,更多的时候上传的是文本数据集
  • 点击右上角插入
  • 确认导入确认更新

创建应用

新建->简易应用,每个应用相当于一个AI智能助手

准备提示词

大语言模型能够识别用户的意图并执行,效果的好坏,很大程度上取决于用户输入的提示词,比如:

markdown 复制代码
你是资深运维专家,负责方案审核,当用户需要审核方案时,请根据知识库进行仔细审核,审核要求如下:
- 根据`敏感指令`,审核方案是否有违规指令
- 审核方案内容是否有回退方案,如果没有,请为每一条指令补充回退方案
- 根据你的专业知识,检查该方案是否存在潜在风险,如果有,请逐一列举出来
- 根据你的经验,提出5点左右改进建议
- 最终输出一份详细的审核报告,与用户上传的方案内容紧密结合

准备开场白

markdown 复制代码
请您上传《运维操作方案》文档,让我来帮你审核吧!
- 在聊天输入框的最左侧,有一个文件上传的小图标
- 点击这个小图标,你只需要上传《方案》文件
- 然后点**发送按钮**即可

关联知识库

  • 可以选择一个或多个知识库进行关联
  • 知识库参数中的问题优化 开关打开后,会明显慢很多,因为与大语言模型多了一次交互,并且还是http阻塞调用,目的是把用户的输入更好的拆分和理解
  • 选择AI模型关联知识库、写好提示词开场白,就可以开始通过对话验证效果了

AI回答效果

一张图截不完,下一张

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