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解决FastGPT文件导入生成问答对的数量与质量问题

使用FastGPT导入文本文件时,系统自动生成25个问答对并直接生成索引。存在两类问题:导入的文本过短时,生成的25个问答对数量冗余;导入的文本过长时,25个问答对数量不足。生成的问答对准确性无法保证,且无法直接进行确认、修改或重新生成。

现象

使用FastGPT导入文本文件时,系统自动生成25个问答对并直接生成索引。存在两类问题:导入的文本过短时,生成的25个问答对数量冗余;导入的文本过长时,25个问答对数量不足。生成的问答对准确性无法保证,且无法直接进行确认、修改或重新生成。

可能原因

系统默认固定生成25个问答对,未提供自定义生成数量的配置入口;自动生成的问答对环节未设置用户确认、修改或重新生成的操作路径;当前文件导入功能未支持直接调整生成的问答对内容。

排查步骤

  1. 确认导入文本的长度,评估当前生成的25个问答对是否符合实际需求。
  2. 检查是否存在可配置的问答对生成数量参数,需按实际环境确认。
  3. 若需调整生成的问答对内容,可先尝试通过优化提示词或适配模型提升生成质量。

解决与验证

当前可通过以下方式缓解相关问题:首先,使用CSV导入功能,提前准备好符合需求的高质量问答对后导入系统。其次,可选择适配的模型生成问答对,需注意确认模型的上下文长度与使用成本。此外,可尝试优化提示词或使用function相关功能提升问答对的生成质量。文件导入相关功能后续将持续优化。验证方式为:导入CSV文件后确认问答对可正常生成索引;使用适配模型生成问答对并导入后,确认生成的索引符合预期。

来源: FastGPT GitHub issue #134