fastgpt 二次开发

### FastGPT 二次开发教程

#### 定义需求与规划
在开始对FastGPT进行二次开发之前，明确项目目标至关重要。这包括理解现有系统的局限性和期望通过扩展获得的新特性[^2]。

#### 修改配置文件
为了适应特定业务逻辑或优化性能表现，通常需要调整`config.py`中的参数设定。此操作可以改变模型运行环境、数据处理方式以及与其他服务交互的方式。

# config.py 示例片段
DEBUG = True
DATABASE_URI = 'sqlite:///local.db'
API_KEY = "your_api_key_here"

#### 数据预处理增强
针对具体应用场景定制化数据清洗流程能够显著提高下游任务的效果。比如，在构建企业级知识库时，可以通过增加领域专有名词识别来改善检索精度。

#### API接口拓展
利用Flask或其他Web框架创建新的RESTful APIs用于支持外部调用或是内部模块间通信。这些新增加的功能点应该遵循REST设计原则并保持良好的文档记录习惯。

from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/new-endpoint', methods=['POST'])
def new_functionality():
    data = request.json
    result = process_data(data)
    return jsonify(result), 200

#### 集成第三方工具和服务
考虑引入其他成熟的技术组件如Elasticsearch作为全文搜索引擎加速查询响应时间；Redis缓存热点数据减少数据库压力等措施进一步强化整体架构稳定性与灵活性。

#### 用户界面改进
如果涉及到前端展示部分，则可能还需要更新HTML/CSS/JavaScript代码以提供更加友好直观的操作界面给最终使用者。确保UI变更不会破坏原有风格统一性的同时也要注重用户体验细节上的打磨。