FastGPT 是什么？
FastGPT是一个基于生成式人工智能（Generative AI）技术打造的开源 AI Agent 构建平台，专注于帮助企业与开发者快速搭建专属的 AI 知识库系统。它融合了先进的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）机制、可视化流程编排能力以及对主流大语言模型（LLM）的广泛兼容性，为用户提供从数据导入到智能问答输出的一站式解决方案。
作为一款轻量级但功能强大的后端即服务（BaaS）工具，FastGPT 支持私有化部署和商业化使用，适用于客服系统、企业内部知识管理、教育辅助、智能助手等多个场景。其核心优势在于无需深度编程即可实现复杂 AI 流程的设计与调试，极大降低了 AI 应用开发的技术门槛。
目前已有超过 40万用户 使用 FastGPT 构建个性化 AI 应用，社区活跃度高，生态丰富，并持续迭代更新以适配最新的 AI 技术趋势。
产品核心功能
FastGPT 提供一套完整的工作流体系，涵盖数据处理、模型调用、流程控制与结果优化等关键环节：
1. 多格式文档智能导入
支持上传 Word、PDF、Excel、Markdown 文件
可直接抓取网页链接内容或整站同步
自动完成文本清洗、分段、去噪等预处理操作
2. 智能向量化与 QA 分割
利用嵌入模型（Embedding Model）将文本转化为向量存储
基于语义自动提取常见问题（Q）与答案（A），构建结构化知识库
提升在大规模数据下的检索准确率
3. 可视化 Workflow 编排（Flow 模块）
图形化界面拖拽式设计 AI 处理流程
支持条件判断、循环、API 调用、变量传递等逻辑组件
实现从“用户提问 → 内容检索 → 模型生成 → 输出反馈”的全流程可视化监控
4. 创新 RAG 检索增强机制
结合关键词匹配与语义向量检索，提升召回精度
支持多路召回融合策略，避免遗漏重要信息
动态调整相似度阈值，平衡准确性与覆盖率
5. 多模型支持与灵活接入
兼容 GPT 系列（如 GPT-3.5/4）、Claude、文心一言等主流 LLM
只要 API 接口符合 OpenAI 标准，均可无缝对接
支持通过 One API 统一管理多个模型来源，简化配置流程
6. 调试与测试工具集
提供搜索测试功能，实时查看检索结果
支持引用修改、对话预览、日志追踪等功能
方便开发者定位问题并优化流程性能
7. 开放扩展接口
提供标准 RESTful API 接口，便于集成至现有系统
无需修改源码即可实现插件化扩展
支持作为“后端即服务”嵌入第三方应用
产品特色亮点
| 特色 | 描述 |
|---|---|
| 独特的 QA 结构设计 | 针对客服问答场景优化，提升长文本中关键信息提取效率 |
| 全流程可视化编排 | Flow 模块让非技术人员也能轻松构建复杂 AI 工作流 |
| 无限扩展能力 | 基于 API 扩展，支持与 CRM、ERP、OA 等系统集成 |
| 高效调试体验 | 提供多种调试手段，包括测试沙盒、引用溯源、完整对话回放 |
| 多模型自由切换 | 支持国内外主流大模型，用户可根据成本与效果自主选择 |
| 自动化知识处理 | 文档上传后自动完成切片、向量化、QA 提取，节省人工训练时间 |
此外，FastGPT 还具备良好的可定制性和安全性，支持私有化部署，保障企业敏感数据不外泄。
使用方法
第一步：环境准备
下载 FastGPT 开源代码（GitHub/Gitee）
配置运行环境（Docker + MongoDB + Redis）
启动服务并访问本地 Web 控制台
第二步：连接大模型 API
在设置中填入已有的 LLM API 密钥（如 OpenAI、Claude 或文心一言）
若使用非标准接口，可通过 One API 转换为 OpenAI 兼容格式
第三步：创建知识库
新建项目 → 添加知识库 → 上传 PDF/Word/Markdown 文件或输入网页 URL
系统自动进行文本解析与 QA 结构化处理
第四步：设计 Workflow 流程
使用 Flow 模块拖拽节点：
输入节点（接收用户问题）
检索节点（从知识库查找相关内容）
模型节点（调用 LLM 生成回答）
条件分支（根据意图跳转不同路径）
设置变量与上下文记忆，实现多轮对话
第五步：发布与集成
发布应用获取 API 地址或嵌入代码
将 AI 助手集成到网站、APP 或微信公众号中
实时监控使用数据与响应质量
💡 提示：首次使用建议先尝试官方提供的模板，如“智能客服机器人”、“企业 FAQ 助手”等，快速验证效果。
适合人群
FastGPT 适用于以下几类用户群体：
| 用户类型 | 使用场景 | 核心收益 |
|---|---|---|
| 🏢 企业 IT / 数字化部门 | 构建内部知识问答系统、员工培训助手 | 减少重复咨询，提高信息获取效率 |
| 🤖 AI 开发者 / 工程师 | 快速搭建 PoC（概念验证）项目，开发 AI Agent | 节省开发时间，专注业务逻辑创新 |
| 💼 客服运营团队 | 替代传统 FAQ 页面，提供智能在线客服 | 降低人力成本，提升客户满意度 |
| 📚 教育机构 / 教师 | 创建学科知识库、智能答疑机器人 | 辅助教学，实现个性化学习支持 |
| 🔧 独立开发者 / 创业者 | 打造 SaaS 化 AI 产品原型 | 快速验证商业模式，加速产品上线 |
无论是技术背景深厚的专业人士，还是希望零代码构建 AI 应用的普通用户，FastGPT 都提供了友好的交互方式与强大的底层支撑。
收费价格
常见问题解答（FAQ）
Q1：FastGPT 支持哪些大模型？
A：只要 API 接口与 OpenAI 兼容，均可接入。目前已验证支持：
OpenAI 的 GPT-3.5-Turbo、GPT-4
Anthropic 的 Claude 系列
百度文心一言
阿里通义千问
月之暗面 Kimi
可通过 One API 统一接入更多国产模型
Q2：是否支持中文文档处理？
A：完全支持！FastGPT 对中文文本有专门优化，能有效处理中文标点、段落结构与语义理解，特别适合国内企业的知识管理需求。
Q3：能否离线部署？数据安全如何保障？
A：支持 Docker 私有化部署，所有数据保存在本地服务器，不经过第三方平台，确保数据隐私与合规要求（如 GDPR、等保三级）。
Q4：是否需要编写代码才能使用？
A：不需要。大多数功能可通过图形界面完成，仅在高级扩展时可能需要简单脚本（如自定义 API 调用）。
Q5：知识库更新频率如何？
A：支持定时同步网页内容或手动重新上传文件，系统会自动增量更新向量数据库，保持知识时效性。
Q6：有没有现成的模板可以使用？
A：有！平台内置多种模板，如“智能客服”、“产品说明书助手”、“面试问答机器人”等，开箱即用。
Q7：是否支持多语言？
A：当前主要面向中文用户，但英文文档也可正常处理，未来计划增加多语言支持模块。
总结
FastGPT 不仅仅是一个 AI 知识库工具，更是一个面向未来的 生成式 AI 应用开发平台。它通过“可视化流程 + RAG 检索 + 多模型支持”的三位一体架构，解决了企业在落地 AI 技术过程中面临的三大难题：数据难利用、流程难设计、模型难集成。
对于追求效率与智能化转型的企业而言，FastGPT 提供了一条低成本、高灵活性的技术路径；对于开发者来说，它是构建 AI Agent 的理想起点；而对于普通用户，也能借助其直观界面轻松打造属于自己的“AI 助手”。
更重要的是，作为一个开源且支持商业化的项目，FastGPT 在开放与可控之间找到了完美平衡，既鼓励技术创新，又尊重知识产权，是当前中文 AI 生态中不可忽视的重要力量。
无论你是想打造一个智能客服机器人，还是构建一个企业级知识中枢，FastGPT 都值得你深入探索。
