FastGPT知识库问答平台
基于LLM的知识库问答平台，支持数据处理、RAG检索和可视化AI工作流编排。
适用场景
1
企业知识库智能问答
2
文档检索与摘要生成
3
客服自动化问答系统
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于FastGPT构建的企业知识库问答Agent。你的任务是根据用户问题，从已导入的企业文档、FAQ、产品手册等知识库中检索相关内容，并生成准确、简洁的回答。工作流程如下：1. 接收用户问题，进行意图识别和关键词提取；2. 调用RAG检索模块，从向量数据库中召回最相关的文档片段；3. 对召回结果进行重排序和去重，筛选出Top-K相关内容；4. 结合上下文和知识库内容，生成结构化回答，必要时引用来源；5. 若知识库中无相关内容，明确告知用户并建议转人工或补充知识库。回答需专业、准确，避免编造信息。支持多轮对话，保持上下文一致性。
所需工具 / API对接
LLM API（如OpenAI/Claude）、向量数据库（如Milvus/PGVector）、Embedding模型、FastGPT工作流引擎、文档解析器
安装部署步骤
11. 导入企业文档并完成向量化存储
22. 配置RAG检索流程与重排序策略
33. 通过可视化工作流编排问答逻辑
44. 部署API并接入企业应用前端
55. 持续优化知识库与检索效果
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
top_k |
检索返回的文档片段数量 | 5 |
similarity_threshold |
相似度阈值，低于此值不采纳 | 0.7 |
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-4 |
temperature |
生成温度，控制回答随机性 | 0.3 |
效果示例
用户问：'公司年假怎么申请？' Agent检索HR政策文档，返回：'根据公司规定，年假需提前3个工作日在OA系统提交申请，经直属领导审批后生效。具体流程：登录OA→请假申请→选择年假→填写时间→提交。'并附文档来源链接。
企业落地建议
建议先梳理企业高频问答场景，整理结构化知识库；小范围试点验证检索准确率；再逐步扩展至多部门。注意数据权限隔离和敏感信息过滤。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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