FastGPT: สร้างเอเจนต์ AI สำหรับองค์กรด้วยเวิร์กโฟลว์แบบภาพและฐานความรู้ RAG

FastGPT แก้ช่องว่างที่ конкреมาก องค์กรเก็บระเบียบปฏิบัติ คู่มือผลิตภัณฑ์ และประวัติตั๋วสนับสนุนไว้เป็นเอกสารอยู่แล้ว แต่คนที่ต้องการเพียงประโยคเดียวยังต้องไล่เปิดโฟลเดอร์ ถามเพื่อนร่วมงาน หรือเชื่อผลการค้นหาด้วยคำค้น แพลตฟอร์มจะเปลี่ยนเอกสารเหล่านั้นเป็นฐานที่ค้นได้ก่อน จากนั้นเชื่อมการค้นคืน การประเมิน และการตอบเข้าเป็นเวิร์กโฟลว์แบบภาพหนึ่งเส้น แล้วเผยแพร่เส้นทางนั้นเป็นจุดเข้าที่คนเปิดใช้จริง การประกอบส่วนใหญ่ทำได้ด้วยการลากโหนด

สามส่วนใช้ส่วนติดต่อเดียวกัน ฐานความรู้เตรียมเอกสาร ระเบียนฐานข้อมูล และข้อมูลจาก API ให้เป็นวัตถุดิบที่ค้นคืนได้ เวิร์กโฟลว์ตัดสินว่าเกิดอะไรกับคำถามหนึ่งข้อ จัดประเภทเจตนา ค้นคืน ประเมินว่าต้องส่งต่อให้คนหรือไม่ แล้วจึงตอบ ชั้นโมเดลเปลี่ยนข้อความที่ค้นได้ให้เป็นคำตอบ เพราะแยกหน้าที่กันชัด เมื่อผิดพลาดจึงไล่ถึงขั้นตอนได้ ไม่ใช่โทษโมเดลทั้งหมด

จุดยืนคือเครื่องมือใช้ภายใน ไม่ใช่ของเล่นสาธิต พื้นที่ทีม เวิร์กโฟลว์ที่แชร์ร่วมกัน และการจัดการฐานความรู้กับตัวแปรจากศูนย์กลาง ดูไม่หวือหวา แต่เป็นเงื่อนไขให้ต้นแบบกลายเป็นเครื่องมือระดับแผนก ใครแก้เส้นทาง แอปใดอ้างอิงฐานใด ตัวแปรถูกใช้ซ้ำที่ไหน หน้าแหล่งข้อมูลไม่ระบุราคา โควตาตามแพ็กเกจ และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล จึงควรยืนยันกับผู้ให้บริการก่อนตัดสินใจ

คุณสมบัติหลัก

สร้างเวิร์กโฟลว์แบบภาพ

ลากโหนดและลากเส้นเชื่อมเพื่อสร้างการไหลของข้อมูลและทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ด เหมาะกับตรรกะหลายขั้น เช่น ค้นวัตถุดิบ จัดประเภทคำขอ แล้วตอบจากเทมเพลต ทีมอ่านแผนภาพได้โดยไม่ต้องเปิดโปรแกรมแก้ไข

ฐานความรู้พร้อม RAG

เอกสารภายใน ฐานข้อมูล และ API กลายเป็นฐานที่คำตอบอ้างอิง การค้นคืนทำให้คำตอบชี้ไปที่เนื้อหาจริง ไม่ได้พึ่งความจำของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่การแบ่งเอกสารและคุณภาพของเอกสารเป็นตัวกำหนดผลลัพธ์ จึงต้องเผื่อเวลาปรับจูน

รองรับหลายผู้ให้บริการโมเดล

มีรายชื่อ ChatGPT, Claude, DeepSeek และ Baidu ERNIE การเลือกตามงานช่วยให้ใช้โมเดลเบาสำหรับคำถามที่พบบ่อย และใช้โมเดลที่แรงกว่าในขั้นที่ต้องใช้การให้เหตุผล

ชิ้นส่วน AI สำเร็จรูป

การสนทนา การค้นหาฐานความรู้ การจัดประเภทคำถาม และการแยกวิเคราะห์เอกสารมาเป็นโหนดพร้อมใช้ การบรรจุความสามารถทั่วไปเป็นก้อนช่วยลดการประกอบซ้ำและเปิดทางให้บทบาทที่ไม่ใช่นักพัฒนาร่วมออกแบบ

เชื่อมต่อระบบที่มีอยู่

เชื่อม Feishu, DingTalk, WeCom และฐานข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ผู้ช่วยอยู่ในที่ที่ทีมทำงานอยู่แล้ว การเชื่อมต่อแท้จริงคือการลดต้นทุนการเปิดเครื่องมือ และอัตราการใช้จะตามต้นทุนนั้น

กำหนดเส้นทางเจตนาในบทสนทนา

บอตส่งเจตนาต่างกันไปยังเวิร์กโฟลว์ต่างกัน โต้ตอบกลางกระบวนการ ขอการยืนยัน และมีเส้นทางสำรองเมื่อเจตนาไม่ชัด เมื่อหลายหน่วยงานใช้จุดเข้าเดียวกัน ขั้นนี้เป็นตัวตัดสินว่าผู้ใช้จะเข้าสู่เส้นทางที่ถูกต้องหรือไม่

รวบรวมและประมวลผลเนื้อหา

การดึงหน้าเว็บ แปลง Markdown เป็นไฟล์ ดึงรายการมาแรง แยกข้อความ และเข้ารหัส Base64 มาอยู่ในสายงานเดียว เหมาะกับสรุปข่าวหรือติดตามคู่แข่งที่ต้องดึงข้อมูลต่อเนื่อง

กล่องเครื่องมือและส่วนขยาย MCP

มีให้ใช้ในตัวทั้งการรันโค้ด คำขอ HTTP เงื่อนไข และการประมวลผลแบบกลุ่ม และเพิ่มความสามารถของตนเองผ่านโปรโตคอลอย่าง MCP นี่คือทางออกเมื่อโหนดมาตรฐานไม่ครอบคลุมความต้องการ

การทำงานร่วมกันและการจัดการสินทรัพย์

พื้นที่ทีม เวิร์กโฟลว์ที่แชร์ และการจัดการฐานความรู้กับตัวแปรจากศูนย์กลางรองรับการทำงานร่วมกันและการปฏิบัติการอัตโนมัติ เมื่อหลายคนแก้เส้นทางเดียวกัน ขอบเขตสินทรัพย์ที่ชัดเจนสำคัญกว่าจำนวนฟีเจอร์

วิธีใช้งาน

1. เข้าเว็บไซต์ FastGPT ลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบเพื่อไปยังพื้นที่ทำงาน
2. เปิดส่วนฐานความรู้ นำเข้าเอกสารที่เตรียมไว้ และรอการวิเคราะห์และทำดัชนีเสร็จ
3. ในพื้นที่ทำงาน สร้างเวิร์กโฟลว์ใหม่และตั้งชื่อ จะปรากฏผืนผ้าว่าง
4. เพิ่มโหนดค้นหาฐานความรู้และชี้ไปยังฐานที่นำเข้า จากนั้นเพิ่มโหนดสนทนา เชื่อมทั้งสองและตั้งค่าโมเดลกับคำสั่ง
5. รันตัวอย่างและถามคำถามของคุณเอง เพื่อตรวจว่าข้อความที่ค้นได้สอดคล้องกับคำตอบสุดท้าย
6. เผยแพร่เป็นหน้าเว็บที่ไม่ต้องเข้าสู่ระบบ API บอต Feishu หรือ DingTalk หรือบัญชี WeChat ทางการ

เหมาะกับใคร

• ฝ่ายธุรการและทรัพยากรบุคคลที่เปลี่ยนระเบียบ ขั้นตอนเบิกจ่าย และคู่มือพนักงานใหม่ให้เป็นจุดตอบคำถาม
• ฝ่ายปฏิบัติการและบริการลูกค้าที่สะสมสคริปต์และประวัติตั๋วเพื่อตอบแบบมีแนวทาง จัดเส้นทาง และแจ้งเตือนน้ำเสียง
• นักพัฒนาที่บรรจุการเชื่อม API การทำความสะอาดข้อมูล และรายงานเป็นเวิร์กโฟลว์ใช้ซ้ำได้
• อีคอมเมิร์ซและการฝึกอบรมที่มีคำถามมาตรฐานเรื่องคำสั่งซื้อ สต็อก และคอร์สเรียนจำนวนมาก

ข้อจำกัด

• หน้าแหล่งข้อมูลไม่ระบุราคา โควตาฟรี ความต่างของแพ็กเกจ และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล ควรยืนยันกับผู้ให้บริการ
• คุณภาพขึ้นกับการแบ่งเอกสารและความถี่ในการอัปเดตอย่างมาก เอกสารเก่าทำให้ได้คำตอบผิดอย่างมั่นใจ
• การค้นคืนรับประกันว่าเจอข้อความ ไม่ได้รับประกันว่าข้อสรุปถูกต้อง งานการเงิน กฎหมาย และการแพทย์ยังต้องมีคนตรวจ
• สถานการณ์ที่ยกมาเป็นวงกว้าง และยังไม่มีกรณีศึกษาเชิงตัวเลขรายอุตสาหกรรมที่เปิดเผย
• การเรียกโมเดลภายนอกเพิ่มต้นทุนและการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎ รวมถึงข้อกำหนดการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน

คำถามที่พบบ่อย

ต้องเขียนโค้ดไหม

เวิร์กโฟลว์พื้นฐานไม่ต้อง การลากโหนดเพียงพอสำหรับตอบคำถามจากฐานความรู้และการกำหนดเส้นทางเจตนา แต่การรันโค้ด คำขอ HTTP และการจัดการพารามิเตอร์เองยังต้องมีความรู้ทางเทคนิค

ต่างจากการเรียกโมเดลโดยตรงอย่างไร

การเรียกโดยตรงอาศัยความจำของโมเดล FastGPT แทรกขั้นค้นคืนเพื่อให้คำตอบอ้างอิงเอกสารของคุณ และชั้นเวิร์กโฟลว์ควบคุมตรรกะหลายขั้น การแตกสาขา และการเรียกระบบภายนอก

เชื่อมโมเดลอะไรได้บ้าง

มี ChatGPT, Claude, DeepSeek และ Baidu ERNIE ในตัวเลือก ความพร้อมใช้งานจริง พารามิเตอร์ และการคิดค่าบริการขึ้นกับการตั้งค่าแพลตฟอร์ม

เผยแพร่เอเจนต์ที่เสร็จแล้วได้ที่ไหน

เป็นหน้าเว็บที่ไม่ต้องเข้าสู่ระบบ API หรือบอตใน Feishu, DingTalk หรือบัญชี WeChat ทางการ เพื่อให้ทีมถามจากเครื่องมือที่ใช้ประจำ

ฐานความรู้รับแหล่งข้อมูลแบบใด

มีการกล่าวถึงเอกสาร ฐานข้อมูล และ API ส่วนรูปแบบไฟล์ที่รองรับและขีดจำกัดขนาดต่อไฟล์ไม่ได้ระบุละเอียดในหน้าแหล่งข้อมูล