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配置FastGPT Plugin Server的远程调试网关环境变量
配置FastGPT Plugin Server的远程调试网关环境变量 结论 配置FastGPT Plugin Server的远程调试网关环境变量后，需重启服务使配置生效。未配置CONNECTIONGATEWAYBASEURL时，Plugin Server将关闭远程调试能力。 具体怎么做 在fastgpt-p…
FASTGPT / 技术中心
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01API 调用Request
02身份鉴权API Key
03应用编排App ID
04流式响应SSE
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FastGPT系统插件本地调试的操作方法与边界规则
FastGPT系统插件本地调试的操作方法与边界规则 结论 FastGPT插件本地调试可快速验证插件逻辑与配置schema，需通过官方CLI工具完成操作。本地调试无法完全模拟生产环境，上架官方插件前需完成端到端测试。 具体怎么做 1. 进入插件目录安装依赖： 2. 查看插件和可调试工具信息： 3. 执行单工具…
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FastGPT插件local-pool运行时的参数配置与调用流程说明
FastGPT插件local-pool运行时的参数配置与调用流程说明 结论 FastGPT默认采用local-pool作为插件运行时，按单插件service维度管理Pod与请求队列。插件调用会按优先复用已有Pod、按需扩容Pod、队列等待的流程处理。 具体怎么做 1. 插件调用调度流程： 1. 优先选择已有…
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启动FastGPT插件本地远程调试会话的具体操作步骤
启动FastGPT插件本地远程调试会话的具体操作步骤 结论 可以通过fastgpt-plugin dev命令启动FastGPT插件本地远程调试会话。支持交互模式与非交互模式，非交互模式适用于脚本或Agent场景，连接成功后可复用本地配置。 具体怎么做 1. 交互模式：在插件目录或包含多个插件目录的工作区中运…
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FastGPT插件项目的仓库结构与分层设计说明
FastGPT插件项目的仓库结构与分层设计说明 结论 fastgpt-plugin 采用 pnpm workspace 组织 Monorepo，参考 Clean Architecture 和 DDD 分层设计。项目通过明确的层级划分目录，各层级依赖关系清晰，便于维护和扩展。 具体怎么做 1. 项目根目录按以…
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FastGPT V4.9.0前旧版Marker解析服务的部署与配置方法
FastGPT V4.9.0前旧版Marker解析服务的部署与配置方法 结论 FastGPT V4.9.0版本之前，可通过部署Marker解析服务并配置对应环境变量，实现自定义文件解析功能。完成配置后即可调用该服务完成文件解析工作。 具体怎么做 1. 拉取Marker服务镜像： 2. 运行Marker服务容…
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FastGPT v4.15.1及以上Pro版环境变量配置要求
FastGPT v4.15.1及以上Pro版环境变量配置要求 结论 FastGPT v4.15.1版本起，Pro/Admin服务的内部接口鉴权方式更新，需配置PROTOKEN和必填的FEDOMAIN环境变量。社区版无需进行此项配置。 具体怎么做 1. 配置必填环境变量： - FEDOMAIN：设置为Fast…
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配置FastGPT商业版的单点登录及成员同步功能
配置FastGPT商业版的单点登录及成员同步功能 结论 完成FastGPT商业版单点登录系统的配置，可实现外部系统单点登录FastGPT。按需开启成员同步功能，可同步外部系统的成员数据至平台。 具体怎么做 1. 配置基础环境变量：添加以下两个环境变量： - EXTERNALUSERSYSTEMBASEURL…
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配置FastGPT问题分类节点的自定义调用函数参数
配置FastGPT问题分类节点的自定义调用函数参数 结论 本页讲解FastGPT问题分类节点的自定义调用函数配置方法。通过定义符合规范的agentFunction，可实现对用户问题的分类，并返回预设的枚举值，完成分类判断。 具体怎么做 1. 定义agentFunction对象，配置name为自定义函数名，d…
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介绍FastGPT的基础能力与官方体验入口
介绍FastGPT的基础能力与官方体验入口 结论 FastGPT是基于大语言模型的AI Agent应用开发平台，集知识库问答、可视化工作流、Agent编排、工具调用和技能扩展于一体，可帮助开发者和业务人员快速构建专属AI应用。平台提供国际版与中国大陆版官方体验入口。 具体怎么做 1. 根据所在区域选择官方体…
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FastGPT知识库引用分块阅读器的功能与使用说明
FastGPT知识库引用分块阅读器的功能与使用说明 结论 FastGPT 4.9.1版本推出知识库引用分块阅读器功能。该功能可让用户在对话中查看AI引用内容的完整文档，并精确定位引用位置。它解决了传统对话中仅能看到引用片段、无法获取完整语境的痛点，让AI引用不再是"黑盒"，提升了引用内容的可解释性。 具体怎…
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FastGPT中RAG模型的核心机制与应用场景说明
FastGPT中RAG模型的核心机制与应用场景说明 结论 RAG模型结合生成与检索模型的优势，可解决纯生成模型的事实错误与检索模型的回答不连贯问题。其生成的文本兼具上下文连贯性与准确的知识支撑，适配智能问答、信息检索推理等场景。 具体怎么做 1. 启动检索环节，从外部知识库中匹配与用户问题相关的信息 2.…