FastGPT：基于LLM的知识问答系统与工作流编排

资源摘要信息:"FastGPT 系统是一个利用大型语言模型（LLM）来构建知识库问答系统的工具，它旨在为用户提供一系列即插即用的数据处理和模型调用功能。用户可以通过 FastGPT 快速搭建起一个问答系统，这个系统不仅能够处理和理解用户的问题，还能提供准确的回答。系统支持通过 Flow 可视化工具来进行工作流的编排，这使得用户能够根据实际需求设计和实现复杂的问答场景，从而增强系统的互动性和智能化水平。" 知识点: 1. 大型语言模型（LLM）: 大型语言模型是一种深度学习模型，通常由神经网络构成，具有处理自然语言的能力。这些模型通过从大量文本数据中学习语言模式和知识来实现对语言的理解和生成。LLM 在处理语言任务时表现出色，比如文本生成、摘要、翻译、问答等。 2. 知识库问答系统（Q&A system）: 知识库问答系统是一种利用自然语言处理技术来理解用户提问并给出答案的系统。它通常包含一个预先构建的知识库，系统通过搜索和理解这个知识库中的信息来回答用户的问题。 3. 开箱即用（Out-of-the-box）: 开箱即用是指一种软件或产品的设计理念，意味着用户可以在不进行复杂配置或编写代码的情况下直接使用该产品。这样的产品通常提供了丰富的预设功能和直观的用户界面。 4. 数据处理: 数据处理指的是对数据进行各种操作的过程，以将其转换成适合分析和使用的格式。数据处理步骤通常包括数据清洗、数据转换、数据验证等，是数据科学和数据分析工作中的重要环节。 5. 模型调用（Model invocation）: 模型调用是指在机器学习和人工智能系统中，通过编程代码的方式调用预训练的模型来进行预测或决策的过程。模型调用是模型部署和应用中的关键步骤。 6. Flow 可视化: Flow 可视化是一种通过图形化界面来展示工作流的工具。它允许用户通过拖放的方式设计工作流程，并可视化地管理整个流程的执行，这使得非技术人员也能理解和编辑复杂的工作流程。 7. 工作流编排（Workflow orchestration）: 工作流编排是一种自动化管理流程的技术，它涉及定义、调度和监控工作流中的任务序列。通过工作流编排，复杂的业务流程能够被分解为可管理的步骤，以提高效率和可操作性。 8. 人工智能（AI）: 人工智能是一门交叉学科，它研究、设计和开发智能机器和软件。这些智能体能够执行任务通常需要人类智能，如视觉感知、语言识别、决策和语言翻译。 9. 可视化工具（Visualization tools）: 可视化工具是利用图形和图像来展示信息的软件。这类工具通常被用于复杂数据的分析和解释，帮助用户更直观地理解数据和模式。 FastGPT 作为一种基于大型语言模型的问答系统，将这些技术元素融合起来，为用户提供一个强大的问答解决方案平台。通过内置的数据处理和模型调用功能，它可以简化问答系统开发的复杂性；而 Flow 可视化工作流编排功能则进一步扩展了系统的灵活性和可配置性，使得它能够适应更多样化的业务需求。