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FASTGPT / 技术中心

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4316 篇内容11 个主题官方文档与公开 Issue

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共 4316 篇

教程官方文档

FastGPT接入钉钉知识库的配置与使用说明

FastGPT接入钉钉知识库的配置与使用说明 FastGPT支持通过钉钉企业内部应用接入钉钉知识库,可将钉钉内的在线文档内容同步至FastGPT的知识库中,无需手动复制粘贴文档内容即可完成知识库的扩展,为后续的知识调用、问答生成等场景提供稳定的内容支持。相关配置界面可参考以下图示: 配置与接入步骤 首先需准…

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FastGPT文档解析节点的工作原理与使用规则

FastGPT文档解析节点的工作原理与使用规则 节点基础功能与输入输出 文档解析依赖文档解析节点,该节点用于将上传的文件转换为可用于后续处理的文本内容。节点接收array<string类型的文件URL数组作为输入,该数组包含待处理文件的访问地址;输出string类型的解析后文档内容。节点仅解析文档类型的UR…

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介绍FastGPT知识库导入的Excel模板使用规范与数据结构

介绍FastGPT知识库导入的Excel模板使用规范与数据结构 FastGPT知识库导入的Excel模板与CSV模板采用完全一致的表头与数据结构,可用于批量导入知识库数据。该模板的表头字段分别为q、a、index、index与metadata。其中q列填写待导入的问题内容,a列填写对应匹配的答案内容,两个i…

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获取飞书机器人凭证并配置FastGPT发布渠道参数

获取飞书机器人凭证并配置FastGPT发布渠道参数 飞书机器人接入FastGPT的凭证配置流程,需依托飞书开放平台开发者后台与FastGPT发布渠道配置页面完成,核心围绕两类凭证的获取与配置展开。 获取基础接入凭证 登录飞书开放平台开发者后台,进入已创建的企业自建应用页面,提取App ID与App Secr…

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FastGPT循环节点使用注意事项与避坑说明

FastGPT循环节点使用注意事项与避坑说明 基础使用限制 循环节点存在明确的使用限制与约束,内部无法放入另一个循环节点或并行执行节点。此类嵌套操作会破坏流程的执行逻辑,无法正常完成运行。 结果聚合与变量处理规范 新版循环节点的自定义输出在退出时,仅包含最后一轮迭代的值,不再默认将所有轮次的输出聚合成一个数…

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FastGPT循环运行节点的参数配置与输出说明

FastGPT循环运行节点的参数配置与输出说明 循环运行节点是FastGPT工作流中的迭代执行组件,用于实现批量重复的逻辑流程运行,也用于在工作流中实现重复执行内部流程的功能,其参数配置与输出规则是保障执行稳定性与结果可用性的核心部分,可规范迭代过程的异常处理逻辑,并支持自定义结果的输出格式。该节点的配置包…

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FastGPT MCP Server 功能的配置与调用说明

FastGPT MCP Server 功能的配置与调用说明 MCP 协议(Model Context Protocol)由 Anthropic 在 2024 年 11 月初发布,其核心目的是统一 AI 模型与外部系统之间的通信方式,简化跨系统通信流程。随着 OpenAI 官宣支持 MCP 协议,目前已有多家…

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配置FastGPT多选择器实现多目标元素选取

配置FastGPT多选择器实现多目标元素选取 在FastGPT的网页同步抓取配置流程中,当需要同时匹配多个不同类型的页面元素时,可使用多选择器完成配置。该配置方式已在FastGPT官方文档的演示场景中得到应用,可精准定位多个目标元素。 多选择器配置步骤 1. 编写单组选择器:每组选择器对应一类目标元素,遵循…

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FastGPT开源协议使用规范与合规说明

FastGPT开源协议使用规范与合规说明 FastGPT 项目以 Apache License 2.0 为基础开源协议,同时附带两项特定附加使用规则。商业化场景允许将其作为后端即服务,或作为应用开发平台提供给企业。但存在两类场景需额外获取商业许可:一是运营与fastgpt.io服务同类的多租户SaaS服务,…

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FastGPT并行执行节点的使用规范与注意事项

FastGPT并行执行节点的使用规范与注意事项 基础使用限制 并行执行节点存在两项明确使用限制。其一,节点内无法嵌套另一个【并行执行】或【批量运行】节点;其二,表单输入、用户选择等需要和用户互动的交互类节点无法放入并行执行逻辑内,编辑器会直接阻止拖入操作。 变量与输出规则 并行执行节点的变量与输出存在两类需…

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介绍FastGPT平台核心功能与快速体验方式

介绍FastGPT平台核心功能与快速体验方式 平台基础介绍 FastGPT是基于大语言模型的AI Agent应用开发平台,集成知识库问答、可视化工作流、Agent编排、工具调用和技能扩展能力,可帮助开发者与业务人员快速构建专属AI应用。平台的功能覆盖AI应用开发的多个核心环节,无需复杂的底层代码开发即可完成…

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FastGPT的RAG功能优势与配置操作说明

FastGPT的RAG功能优势与配置操作说明 RAG功能核心优势 信息完整性保障 RAG模型结合检索与生成技术,生成的文本语言自然流畅,可准确利用外部知识库的实时信息,显著提升生成任务准确性,尤其适用于知识密集型场景。通过检索相关文档,可避免生成模型编造信息,确保输出更具真实性。 知识推理能力提升 RAG能…

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