行业落地分享：FastGPT企业Agent落地实践

大模型的优势在于其知识面广，能够涵盖众多领域的知识，为用户提供丰富的信息。它们能够理解复杂问题，通过大量的数据学习和分析，找到问题的核心所在。然而， 大模型也存在一些问题。它们基于概率进行判断，这使得它们在某些情况下不够稳定，可能会出现错误或不准确的回答。

大模型与工作流

工作流的优势在于其稳定可靠，对于同一个输入，它能够始终输出相同的结果。例如，当用户询问“A商品多少钱？”时，工作流会按照预设的流程，准确无误地给出“A商品价格为xxxx”的回答。 这种稳定性使得工作流在处理重复性任务时表现出色，能够保证结果的一致性和准确性。

然而，工作流也并非完美无缺。它的缺点在于不够灵活，通用性较差。一旦遇到稍有变化的输入，例如将问题改为“A商品怎么卖？”或者使用英文提问“How much does product A cost？”工作流可能会陷入困境，找不到答案。 这是因为工作流的执行依赖于预先设定的规则和流程，对于超出其设定范围的情况，它难以做出适应性的调整。

FastGPT 介绍

FastGPT 支持 LLM 对话、用户管理、工作流和问题分类等功能，能够为企业提供稳定可靠的数据处理能力。

FastGPT 支持权限控制、计量计费和对话管理等功能，并支持开放 API 和数字分身技术。

FastGPT 工作流介绍

大模型工作流的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 任务输入 ：接收用户或系统的任务请求。
2. 任务分解 ：将任务拆解为多个子任务，并为每个子任务分配资源。
3. 流程执行 ：按照预定义的流程依次执行子任务，调用LLM或其他工具进行处理。
4. 结果整合 ：将子任务的结果整合为最终输出。
5. 反馈与优化 ：根据执行结果优化流程设计，提升后续任务的效率。

FastGPT 知识库

数据是知识库的基础，FastGPT 提供了强大的数据管理功能，确保数据的高效存储和快速检索。

• 数据分块 ： 支持数据分块功能，能够将大规模数据分割为更小的块，便于高效处理和存储。用户可以选择内置的分块策略，也可以根据自身需求开发自定义的分块服务。
• 生成索引 ：为了提高数据检索效率， 提供了强大的索引功能。通过生成索引，用户可以快速定位到所需的数据，大大提高了查询效率。
• 多源数据支持 ： 支持多种数据源的接入，包括本地文件、Web 链接和私有文件库。这使得企业可以轻松地将分散的数据源整合到一个统一的平台上，实现数据的集中管理和分析。

FastGPT 工作流节点

工作流能力模块包括多种智能化工具，如 AI 对话、知识库搜索、工具调用、问题分类和文本内容提取等。

FastGPT 案例

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