FastGPT
FastGPT是一种基于深度学习技术，特别是基于Transformer架构的自然语言处理（NLP）模型，旨在提供高效且快速的生成式预训练语言模型（GPT）功能。FastGPT通过优化模型结构和算法，以减少计算资源需求和提高响应速度，同时保持较高的语言理解和生成能力。
FastGPT特点[ ]
项目开源
FastGPT 遵循附加条件 Apache License 2.0 开源协议，你可以 Fork 之后进行二次开发和发布。FastGPT 社区版将保留核心功能，商业版仅在社区版基础上使用 API 的形式进行扩展，不影响学习使用。
独特的 QA 结构
针对客服问答场景设计的 QA 结构，提高在大量数据场景中的问答准确性。
可视化工作流
通过 Flow 模块展示了从问题输入到模型输出的完整流程，便于调试和设计复杂流程。
无限扩展
基于 API 进行扩展，无需修改 FastGPT 源码，也可快速接入现有的程序中。
便于调试
提供搜索测试、引用修改、完整对话预览等多种调试途径。
支持多种模型
支持 GPT、Claude、文心一言等多种 LLM 模型，未来也将支持自定义的向量模型。
FastGPT功能[ ]
专属 AI 客服[ ]
通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题。
简单易用的可视化界面[ ]
FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。
自动数据预处理[ ]
提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能。
工作流编排[ ]
基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。
强大的 API 集成[ ]
FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台。
FastGPT应用[ ]
- 文本生成：FastGPT可以用于各种文本生成任务，如自动摘要、机器翻译、文本续写等。
- 问答系统：在智能问答系统中，FastGPT可以快速解析用户问题并生成准确的答案。
- 对话系统：FastGPT可以应用于聊天机器人、智能客服等对话系统中，实现自然、流畅的人机交互。
- 推荐系统：在推荐系统中，FastGPT可以根据用户的历史行为和偏好，快速生成个性化的推荐内容。
FastGPT技术原理[ ]
FastGPT采用了Transformer架构作为基础，通过引入轻量级模型、剪枝、量化等技术来减少模型参数和计算量。同时，FastGPT还采用了高效的并行计算技术和优化算法来加速模型训练和推理过程。