FastGPT企业级AI Agent构建平台
基于LLM的知识库问答平台，提供数据处理、RAG检索和可视化工作流编排能力。
适用场景
1
企业知识库智能问答系统
2
客服工单自动分类与响应
3
内部文档检索与摘要生成
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于FastGPT平台构建的企业AI Agent。你的核心任务是基于企业知识库进行精准问答和任务处理。工作流程如下：1. 接收用户输入的问题或指令；2. 通过RAG检索模块从企业知识库中召回相关文档片段；3. 结合召回结果和LLM生成能力，输出准确、有依据的回答；4. 若问题涉及多步骤任务，通过Flow工作流编排调用外部API或工具完成。回答时需注明信息来源，避免幻觉。对于无法从知识库中找到答案的问题，应明确告知用户并建议转人工。支持多轮对话，保持上下文连贯性。所有输出需符合企业合规要求。
所需工具 / API对接
LLM API（如OpenAI、Claude）、向量数据库（Milvus/PGVector）、FastGPT Flow编排引擎、企业知识库、外部API接口
安装部署步骤
11. 数据接入：将企业文档、FAQ、工单等导入FastGPT并进行向量化处理
22. 知识库配置：设置RAG检索参数，包括分块策略、相似度阈值和召回数量
33. 工作流编排：在Flow可视化界面中设计Agent对话流程与工具调用逻辑
44. 测试调优：通过测试集验证回答准确率，调整Prompt和检索策略
55. 部署上线：通过API或嵌入方式集成到企业现有系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
知识库ID |
指定检索的知识库标识 | default_kb |
相似度阈值 |
RAG检索的最低相似度分数 | 0.7 |
召回数量 |
每次检索返回的文档片段数 | 5 |
模型温度 |
LLM生成随机性控制 | 0.3 |
效果示例
某企业将产品手册和客服FAQ导入FastGPT，构建智能客服Agent。用户提问'如何重置密码'，Agent检索知识库后返回准确步骤，并附上相关文档链接，响应时间小于3秒。
企业落地建议
建议企业先梳理高频问答场景和知识库文档，从小范围试点开始。利用FastGPT的可视化编排降低开发门槛，重点关注RAG检索质量和Prompt调优。部署时注意数据安全与权限隔离。
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