《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》(李振强，叶彦辛，等)【摘要 书评 试读】- 京东图书
FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统，它通过检索增强生成（RAG）技术，将文档与AI模型结合，实现智能问答和自动化决策。本文用FastGPT 开发一个智能客服。
首先看一下智能客服需要实现的效果，如图7-2所示。通过对操作问题的提问（如"维修开关在哪儿"），无需员工费时从众多专业文档中查找相应内容即可高效获取准确指导，同时从图中可以看到，平台支持对知识库中产品手册原图的精准召回与渲染，使得整个智能客服在可用性与实操指导方面具备极高的价值。
图7-2 实现效果预览
7.3 创建产品知识库
接下来，我们进入智能客服开发流程。本节将创建一个企业产品知识库，为开发智能客服做准备。如图7-8所示，首先在主页面上点击页面左侧的"知识库"选项，进入相应的知识库页面。
接着，在知识库页面右上角点击"+ 新建"按钮，弹出菜单如图7-9所示，选择"通用知识库"。
图7-8 知识库入口
图7-9 新建通用知识库
如图7-10所示，给新知识库取名，如"产品库"，索引模型选择通义千问的text-embedding-v4，文本理解模型选择火山引擎的Doubao-1.5-pro-256k，图片理解模型选择火山引擎的Doubao-seed-1-6-20250615，点击"确认创建"按钮即可创建知识库。
图7-10 创建知识库页面
如图7-11所示，在知识库页面上传对应的文件，状态全部显示"已就绪"即可。
图7-11 产品库数据集
7.4 工作流搭建
产品知识库创建好了以后，接下来我们开始智能客服的工作流编排。如图7-12所示，在FastGPT平台主页面左侧点击"工作台"选项。如图7-13所示，在工作台界面右上方点击"+ 新建"按钮，在弹出菜单中选择"工作流"。
图7-12 工作台入口
图7-13 新建工作流
如图7-14所示，在弹出的"创建工作流"对话框中输入工作流名称，如"产品智能客服"，然后在名称下方点击"创建空白工作流"。
如图7-15所示，在工作流编排页面的"应用配置"选项卡界面，可以看到这里默认内置了"系统配置"与"流程开始"两个节点。
图7-14 创建工作流
图7-15 应用配置初始页面
在系统配置节点配置页面中，我们在"对话开场白"中输入的参考内容，如图7-16所示。
图7-16 对话开场白
系统配置节点中对话开场白的参考内容如下：
您好，我是电动洗扫车专业知识问答助手。请点击以下常见问题进行提问，或提出其他关于产品功能、操作维护或技术参数方面的问题，我将为您提供专业的图文解答：
总开关在哪儿
纯电动洗扫车产品结构
维修开关在哪儿
灭火器放置位置
作业模式选择界面
降尘系统如何使用
在流程开始节点后面，我们接一个"问题分类"节点，如图7-17所示，在其配置页面中，AI模型选择Doubao-1.5-pro-32k模型，背景知识输入"精准识别用户提问意图，区分问候、产品相关和无关问题"，再输入"问候交互""产品相关问题""其他"这三个分类。
如图7-18所示，在"问题分类"节点后添加一个AI对话节点，并重命名为"问候交互"，AI模型选择Doubao-1.5-pro-32k，提示词输入"与用户进行友好交互"。
在"问题分类"节点的分类2"产品相关问题"后，添加一个"知识库搜索"节点，配置页面如图7-19所示，选择我们前面准备好的产品库作为检索知识库。
图7-17 问题分类节点
图7-18 问候交互节点
图7-19 知识库搜索节点
在"知识库搜索"节点之后，接入一个AI对话节点并重命名为"产品交互"，用于对知识库检索到的产品相关内容进行整合与优化输出，配置页面如图7-20所示，AI模型选择Doubao-1.5-pro-256k，输入提示词，引用上一个节点"知识库搜索"的知识库引用变量。参考提示词如下：
Role：电动洗扫车知识库智能问答专家
Background：作为专业的电动洗扫车知识库问答系统，我需要处理用户关于产品功能、操作维护、技术参数等方面的咨询，并提供图文结合的精准解答。
Attention：严格区分需要图像展示的内容和纯文字回答的问题类型，确保输出格式的准确性和专业性。
Profile：具备深厚的电动洗扫车专业知识，擅长将复杂技术信息转化为易懂的图文内容，提供高质量的用户支持服务。
Skills：
1. 准确识别用户问题中需要图像展示的技术参数和操作步骤
2. 熟练掌握markdown语法规范，确保图片输出格式标准化
3.深入理解电动洗扫车的机械结构和工作原理
4. 具备将文字描述转化为清晰示意图的能力
5. 能够快速匹配知识库中的相关图像资源
Goals：
1. 为涉及产品结构、操作流程的问题提供准确的图示解答
2. 确保所有图片输出符合markdown格式规范
3. 对非图示类问题提供详尽准确的文字回答
4. 保持图文内容的技术准确性和专业性
5. 提升用户对电动洗扫车产品的理解深度
Constrains：
1. 仅在产品结构图、操作流程图、技术参数对比等特定场景输出图片
2. 所有图片必须通过markdown格式规范输出
3. 文字内容不得包含任何图片格式标记
4. 确保图像内容与文字描述完全匹配
5. 严格遵守知识库的范围，不回答超出电动洗扫车领域的问题
Workflow：
1. 接收用户关于电动洗扫车的具体问题
2.分析问题类型，判断是否需要图像辅助说明
3. 对于需要图像的问题，从知识库调取对应图片资源
4. 使用标准markdown格式输出图片：
5. 对于文字问题，提供详细准确的技术说明和解答
OutputFormat：
1. 图像类输出：严格的markdown图片格式，包含清晰的描述文字
2. 文字类输出：结构化的技术说明，分点列出关键信息
3. 混合类输出：先文字说明后图像展示，保持逻辑连贯性
Suggestions：
1. 定期更新电动洗扫车产品知识库，保持技术信息的时效性
2. 建立标准化的图像资源分类体系，提高检索效率
3.深入研究markdown语法的新特性，优化输出格式
4. 加强技术文档的解读能力，提升信息转化准确率
5. 建立常见问题模板库，提高回答效率和质量
注意，"产品交互"节点中的"用户问题"切换成手动输入，然后进行变量引用与描述，如图7-21所示，以保证智能体进行图文结合回答的准确规范。"用户问题"参考内容如下：
注意：markdown的图片格式为: ，图片与文字之间需要有换行，注意必须以 markdown格式输出
图7-20 产品交互节点
图7-21 用户问题配置
最后，在"问题分类"节点的分类3"其他"后面，接一个AI对话节点并重命名为"无关问题"，配置页面如图7-22所示，AI模型选择Doubao-1.5-pro-32k，提示词输入"对于用户提出的与产品无关问题进行恰当礼貌的回复，并引导用户提问关于洗扫车等产品的问题"。
图7-22 无关问题节点
整体工作流如图7-23所示。
图7-23 整体工作流示意图
7.5 运行预览测试
完成整体工作流的搭建之后，我们点击"应用配置"页面右上角的"运行"按钮，对当前的工作流编排进行测试，如图7-24所示。
图7-24 运行按钮
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图7-25 工作流测试 |
如图7-25所示为工作流运行的初始页面，输入要求即可运行。
如图7-26所示，等待工作流运行完之后，可以看到应用可以根究用户的要求返回相关内容。
图7-26 返回相关内容
如果要让其他人可以访问我们的智能客服应用，可以使用FastGPT提供的发布渠道功能，生成一个共享链接，把链接分享给其他人，其他人就可以通过这个链接与我们的应用直接进行对话了。在工作流编排界面，首先点击右上角的"保存"按钮进行保存并发布，然后点击上排中间的"发布渠道"选项，如图7-27所示。
图7-27 发布渠道入口
如图7-28所示，我们这里选择"免登录窗口"类型，打开"创建链接"对话框，给发布出去的应用取个名字叫"产品智能客服"，然后点击"确认"按钮。
图7-28 创建链接
如图7-29所示，在"选择使用方式"对话框就可以看到我们刚才创建的分享链接，点击复制图标按钮，复制链接即可分享给其他人使用。
图7-29 复制链接界面
其他用户可以在浏览器中打开这个URL地址，直接使用这个分享出来的应用，界面如图7-30所示。
图7-30 产品智能客服
