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FastGPT知识库结果排序与融合的实现逻辑与配置方法
FastGPT知识库结果排序与融合的实现逻辑与配置方法 结果融合与排序的核心逻辑 FastGPT融合不同召回路径的结果，不会仅使用单一路径的结果。常见召回路径包括文本向量召回、全文召回、图片描述召回、图片向量召回和重排结果。各召回路径的适用场景明确：语义检索依赖向量相似度，适合自然语言问题和语义相近内容；全…
FASTGPT / 技术中心
从部署到 API，
直接找到可执行答案。
面向开发与部署人员，按任务搜索 4244 篇技术内容，覆盖部署升级、知识库、工作流、集成与 API。
4244 篇内容11 个主题官方文档与公开 Issue
API 调用路径
01API 调用Request
02身份鉴权API Key
03应用编排App ID
04流式响应SSE
可追溯来源 · 可执行步骤 · 可验证结果
按任务找到答案
共 4244 篇
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FastGPT知识库检索完整流程与配置说明
FastGPT知识库检索完整流程与配置说明 整体检索逻辑 一次知识库检索并非简单的用户问题到向量库返回结果。FastGPT结合输入内容与搜索参数，组合多类能力完成检索流程，最终生成可供模型使用的引用内容。流程包含六个核心环节：首先通过问题优化实现指代消除与问题扩展，提升连续对话的检索能力与语义丰富度；其次通…
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FastGPT知识库向量存储结构的实现与配置说明
FastGPT知识库向量存储结构的实现与配置说明 向量存储整体架构 FastGPT采用PostgreSQL的PG Vector插件作为向量检索器，索引类型为HNSW。PostgreSQL仅用于向量检索，该引擎可替换为其他数据库，MongoDB用于其他数据的存取。在MongoDB的dataset.datas表…
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FastGPT接入钉钉知识库的配置与使用说明
FastGPT接入钉钉知识库的配置与使用说明 FastGPT支持通过钉钉企业内部应用接入钉钉知识库，可将钉钉内的在线文档内容同步至FastGPT的知识库中，无需手动复制粘贴文档内容即可完成知识库的扩展，为后续的知识调用、问答生成等场景提供稳定的内容支持。相关配置界面可参考以下图示： 配置与接入步骤 首先需准…
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FastGPT文档解析节点的工作原理与使用规则
FastGPT文档解析节点的工作原理与使用规则 节点基础功能与输入输出 文档解析依赖文档解析节点，该节点用于将上传的文件转换为可用于后续处理的文本内容。节点接收array<string类型的文件URL数组作为输入，该数组包含待处理文件的访问地址；输出string类型的解析后文档内容。节点仅解析文档类型的UR…
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介绍FastGPT知识库导入的Excel模板使用规范与数据结构
介绍FastGPT知识库导入的Excel模板使用规范与数据结构 FastGPT知识库导入的Excel模板与CSV模板采用完全一致的表头与数据结构，可用于批量导入知识库数据。该模板的表头字段分别为q、a、index、index与metadata。其中q列填写待导入的问题内容，a列填写对应匹配的答案内容，两个i…
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获取飞书机器人凭证并配置FastGPT发布渠道参数
获取飞书机器人凭证并配置FastGPT发布渠道参数 飞书机器人接入FastGPT的凭证配置流程，需依托飞书开放平台开发者后台与FastGPT发布渠道配置页面完成，核心围绕两类凭证的获取与配置展开。 获取基础接入凭证 登录飞书开放平台开发者后台，进入已创建的企业自建应用页面，提取App ID与App Secr…
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FastGPT循环节点使用注意事项与避坑说明
FastGPT循环节点使用注意事项与避坑说明 基础使用限制 循环节点存在明确的使用限制与约束，内部无法放入另一个循环节点或并行执行节点。此类嵌套操作会破坏流程的执行逻辑，无法正常完成运行。 结果聚合与变量处理规范 新版循环节点的自定义输出在退出时，仅包含最后一轮迭代的值，不再默认将所有轮次的输出聚合成一个数…
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FastGPT循环运行节点的参数配置与输出说明
FastGPT循环运行节点的参数配置与输出说明 循环运行节点是FastGPT工作流中的迭代执行组件，用于实现批量重复的逻辑流程运行，也用于在工作流中实现重复执行内部流程的功能，其参数配置与输出规则是保障执行稳定性与结果可用性的核心部分，可规范迭代过程的异常处理逻辑，并支持自定义结果的输出格式。该节点的配置包…
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FastGPT MCP Server 功能的配置与调用说明
FastGPT MCP Server 功能的配置与调用说明 MCP 协议（Model Context Protocol）由 Anthropic 在 2024 年 11 月初发布，其核心目的是统一 AI 模型与外部系统之间的通信方式，简化跨系统通信流程。随着 OpenAI 官宣支持 MCP 协议，目前已有多家…
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配置FastGPT多选择器实现多目标元素选取
配置FastGPT多选择器实现多目标元素选取 在FastGPT的网页同步抓取配置流程中，当需要同时匹配多个不同类型的页面元素时，可使用多选择器完成配置。该配置方式已在FastGPT官方文档的演示场景中得到应用，可精准定位多个目标元素。 多选择器配置步骤 1. 编写单组选择器：每组选择器对应一类目标元素，遵循…
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FastGPT开源协议使用规范与合规说明
FastGPT开源协议使用规范与合规说明 FastGPT 项目以 Apache License 2.0 为基础开源协议，同时附带两项特定附加使用规则。商业化场景允许将其作为后端即服务，或作为应用开发平台提供给企业。但存在两类场景需额外获取商业许可：一是运营与fastgpt.io服务同类的多租户SaaS服务，…