FastGPT企业问答Agent平台
基于LLM的知识库问答与可视化工作流编排平台，支持RAG检索与Agent构建。
适用场景
1
企业知识库智能问答
2
客服工单自动应答
3
内部文档检索助手
核心Prompt（安装配置用）
你是企业知识库智能问答Agent。用户提出问题时，先对问题进行意图识别与关键词抽取，判断属于产品咨询、技术支持还是内部流程类问题。随后调用知识库检索工具，在向量数据库中执行相似度检索，召回Top-K相关文档片段。对召回内容进行相关性重排与去噪，剔除低置信片段。基于保留片段生成回答，要求引用来源文档标题，并在无法从知识库获得答案时明确告知用户并建议转人工。回答需简洁、准确、不编造。若涉及多步骤任务，调用工作流编排能力，依次执行检索、条件判断、外部API调用与结果汇总。全程记录检索命中率与用户反馈，用于后续知识库优化。
所需工具 / API对接
LLM API（如OpenAI/通义）、向量数据库（Milvus/PGVector）、Embedding模型、文档解析服务、可选外部业务API
安装部署步骤
1上传并解析企业文档，完成分块与向量化入库
2配置知识库检索参数与召回策略
3用Flow可视化编排检索与LLM生成节点
4接入前端或IM渠道发布问答Agent
5收集反馈并迭代知识库与Prompt
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
topK |
检索召回片段数 | 5 |
similarity |
相似度阈值 | 0.7 |
model |
生成用LLM模型 | gpt-4o-mini |
temperature |
生成随机性 | 0.3 |
效果示例
员工提问“年假如何申请”，Agent检索HR制度文档，返回申请流程、审批人及所需材料，并附文档出处。
企业落地建议
先选1-2个高频问答场景试点，整理结构化知识库，设定检索阈值与转人工规则，上线后按命中率与满意度迭代。
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