通过上次的笔记FastGPT + Ollama本地知识库（一） 环境已经安装完了，今天记录下FastGPT的使用，知识库的搭建,默认端口3000，用户名 root 密码 1234

1. 知识库

知识库创建需要 索引模型 文件处理模型 两个字段，我一般选择 bge-m3:chatfire/bge-m3:q8_0 和 qwen2 对中文支持友好，这两个都在我本地，运行的慢；其实也没搞清楚有啥区别，然后就是分段，默认就行，选择数据源就解析了，没啥操作；

2. 工作台

工作台直接新建工作流，这样直观些，网上都有教程，简单的直接一个知识库 + AI回答就行了

2.1 问题分类

就是通过AI给问题分类，做分支，触发下一个流程；顶上可以修改标题，在前端用的时候显示步骤的标题，然后选择模型，我还是选择了gpt-4o-mini精确些，最后问题分类就行了，其他还是提示词工程，提示词写的好，就可以和AI配合了

2.2 知识库检索

除了选择知识库外，这里的要操作的是选择检索方式，这几个可以都试试，提高检索的准确性，结果重排很好用一定要勾上，使用单独的模型重拍，这个也部署在本地

搜索过滤 引用上下文 最低相关度 也要调一下，引用上下文如果很大会把好多没用的都搜出来，很小又搜不到东西，最低相关度也是如果相关度较低的就直接忽略了，如果这个值很高，也会忽略一些其他的关联内容；

最后问题优化看场景吧，会影响知识库检索时间，简单的场景下就不用优化了；

2.3 AI对话

这里就是提示词了，三要素，角色，输入，输出，可以的话加示例，还是看模型，我本地跑的 7B 9B 模型效果都不好，豆包 ChatGML Kimi 我都用了，最后还是gpt-4o-mini稳定些

2.4 变量和文本拼接

因为有的模块接不到上一个流程的返回值，或要对返回的值进行加工组合，需要先存在变量中，然后拼接，再引用变量，所有再某个操作后需要更新变量，就是赋值；

系统配置中可以增加变量，必填的意思就是会弹出一个框框让你填写值

2.5 调试

最后对工作流进行调试，看看每步的输出，也是细致活，多做测试多优化，可以让AI写点提示词；

3. 发布

最后就是发布，直接创建链接就行了，有三种格式，全屏网页，嵌入，和 <script>，非常方便；

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目前博客上的助手就是发布后的，如果我笔记本开机就能连上，大家可以玩一玩 ↘