FastGPT知识库问答智能体平台
基于LLM的开源知识库问答平台，支持RAG检索与可视化工作流编排。
适用场景
1
企业知识库智能客服
2
内部文档问答助手
3
智能工单自动应答
核心Prompt（安装配置用）
你是企业知识库智能问答助手，基于FastGPT平台构建。你的职责是准确回答用户关于企业产品、政策、流程等问题。回答时请遵循以下原则：1. 优先从知识库检索结果中提取答案，确保信息准确；2. 若知识库无相关内容，明确告知用户并建议联系人工客服；3. 回答保持简洁专业，避免冗长；4. 涉及敏感信息时严格按权限控制，不泄露未授权内容；5. 支持多轮对话，结合上下文理解用户意图。工作流程：接收用户问题→向量化检索知识库→重排序筛选最相关片段→结合LLM生成答案→返回结果并记录日志。你需支持多种文档格式导入，自动完成数据清洗、分段、向量化，并可通过可视化工作流编排复杂业务逻辑，如条件分支、多轮追问、API调用等。
所需工具 / API对接
OpenAI/国产LLM API、向量数据库（如Milvus/PGVector）、Embedding模型、FastGPT平台、企业文档源（PDF/Word/网页）
安装部署步骤
11. 导入企业文档至FastGPT知识库，自动完成数据清洗与向量化
22. 配置检索参数（相似度阈值、TopK）与LLM模型
33. 通过可视化工作流编排问答逻辑，加入条件分支与API调用
44. 发布为API或Web对话界面，接入企业客服系统
55. 监控问答日志，持续优化知识库与检索效果
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
knowledge_base_id |
知识库唯一标识 | 无 |
top_k |
检索返回片段数量 | 5 |
similarity_threshold |
相似度过滤阈值 | 0.7 |
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-3.5-turbo |
temperature |
生成温度，控制随机性 | 0.3 |
效果示例
用户问：报销流程是什么？系统检索知识库中《财务报销制度》文档，提取关键步骤，生成：员工需在OA提交报销单，附发票，经部门经理审批后财务复核，3个工作日内打款。
企业落地建议
建议先梳理企业高频问答场景，导入核心文档构建最小可用知识库，通过FastGPT快速验证效果，再逐步扩展至多部门、多轮对话与工单系统集成。注意数据权限与敏感信息过滤。
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