5分钟搭建企业级AI问答系统:FastGPT纯开源解决方案上手体验

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当今数字化时代,企业对智能服务的需求日益增长,AI客服、商户知识问答等应用场景越来越普遍。很多朋友向我反映,公司内部需要构建类似的问答系统,希望找到开源的解决方案,并了解如何将其集成到现有代码中。在本视频中,我将带领大家使用开源框架FastGPT来实现一个企业内部知识问答系统。其实过程并不复杂,我们来看看。

FastGPT框架分析

FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统,具有很多实用功能。它不仅提供开箱即用的数据处理和模型调用功能,还通过流程可视化进行工作流程编排,实现复杂的问答场景。从架构图来看,左侧负责核心数据和矢量数据存储。模型网关是通过中间的一个API构建的。下部可以连接各种大模型,甚至可以使用本地部署的开源大模型。选择非常丰富。

系统部署流程

服务器选择

由于大型模型运算对GPU资源的需求较高,如果使用纯CPU,问答响应可能需要一分多钟。因此,这次我选择了GPU优先的服务器,并且使用了GPUEZ智能计算云平台。在这个平台上,我们按需租用一个48G显存的实例。由于这是一个演示项目,我选择按需付费,租用一小时,并指定基础镜像。对于机器学习和人工智能相关的科学研究和探索,该平台使用起来非常方便。实例运行后,同时支持SSH连接和Jupiter Lab模式。进入后选择terminal,类似于SSH登录控制台。您可以输入 LINUX 命令并获得反馈。

FastGPT 安装

为了安装FastGPT,我们使用docker compose方法,该方法适用于LINUX、Mac OSX和Windows系统。操作简单,堪称“无脑安装”。唯一需要配置的是对单一 API 平台的模型访问。以国内某大型公益模型的接入为例,按照FastGPT提供的文档即可,并不困难。

建立知识库

  1. 配置代理并新建知识库:在智能计算云上配置代理端口,获取代理链接进行访问。进入系统后,点击左侧新建知识库,选择默认的通用知识库,选择一个好记的名称,其他保持默认。
  2. 配置数据集:支持word、PDF、静态网站内容导入,还可以自定义手写内容。选择本地文件上传。如果有多个文件,可以多次上传。上传后可以测试切分和检索效果。得益于GPU,响应速度非常快,这与之前CPU测试的缓慢形成鲜明对比。
  3. 将应用程序外壳添加到知识库:单击工作台创建新应用程序,为其命名并保留其他默认设置。接下来,写出提示词。我根据目前网上使用的知识库范围准备了提示词模板给大家。您可以根据需要调整它们。输入问题测试响应速度和回答效果,整体体验不错。

系统集成方法

  1. 页面嵌入:FastGPT提供了免登录窗口,可以直接在浏览器中打开,也可以通过IFRAME组件嵌入到页面中。将具体代码复制到现有页面,右下角会出现一个浮动图标。点击即可开始对话,非常方便。
  2. 代码集成:如果您需要更多的自定义操作,可以使用代码集成。首先,创建一个新的API key,用于接口交互认证。不幸的是,FastGPT不提供代码示例或SDK,仅提供curl命令示例。我们可以通过特定网站将curl命令转换成java代码,复制到IDA中运行。访问效果好,速度快。

GPUEZ智能计算云平台优势

此次使用的GPUEZ智能计算云平台,体验非常出色。支持按量付费,灵活便捷; 32G、48G等大单卡显存,是其他平台少有的;提供预装环境,自制镜像可保存重复使用;它拥有丰富的机器学习和模型训练数据集。对科学研究和探索有很大的帮助。平台与全国多所高校师生和科研机构研究人员合作,安全稳定有保障。现在注册即可获得5元试用奖励,还可以享受20%的消费折扣。链接已放在评论区。有算力租赁需求的朋友不妨尝试一下。

通过以上步骤,我们学会了使用FastGPT为企业构建内部知识库问答系统。整个过程简单易懂。希望大家都可以尝试构建自己的企业级AI问答系统。如果有什么问题或者想法,欢迎在评论区留言分享。下一个视频见!

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