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使用 FastGPT
掌握 FastGPT 核心概念、新手教程、深度指南与实操案例，构建企业级 AI 应用。
FastGPT 是一个大模型应用编排平台，提供开箱即用的大模型调用、精准知识库检索、Agent 自主规划与可视化工作流编排能力。
快速上手与新手教程（Tutorials）
跟随结构化教程，在 5 到 10 分钟内完成确定性的系统构建：
5 分钟极速上手
导入文档、关联对话 Agent、调试回答并生成可访问的公开分享链接。
构建对话 Agent V2
配置具备自主规划、工具调用与复杂推理能力的智能体助手。
编排首个可视化工作流
掌握画布连线、变量输入输出引用、回复输出方式与端到端调试。
核心概念与原理（Explanation）
理解系统底层设计、检索机制与选型原则（对应左侧“核心概念与原理”分组）：
核心概念与实体拓扑
全景理解应用、集合、数据块、工具、Skill、版本快照与权限体系。
应用类型与选型策略
横向对比对话 Agent、对话 Agent V2 与工作流的运行机制与决策矩阵。
工作流编排介绍
理解节点调度、边状态流转、循环并发执行与断点恢复原理。
知识库检索与 RAG 原理
掌握向量召回、全文检索、RRF 混合融合与 Rerank 重排机制。
实操指南与进阶案例（How-to Guides）
按具体业务目标查阅标准化实操方案与企业级案例：
精准知识库问答实操
掌握文档切片选型、向量检索与重排配置、提示词事实约束与引用展示。
第 1 课：企业邮件撰写助手
基于对话 Agent 与提示词结构化约束，构建标准商务邮件生成闭环。
第 2 课：民法典法条问答
结合知识库分块、向量检索与防幻觉提示词，搭建有据可查的法规问答系统。
第 3 课：内容审核与自动改写工作流
在可视化画布中串联问题分类、AI 改写与人工选择确认三条业务分支。
第 4 课：智能数据分析 Agent V2
启用虚拟机沙箱执行 Python 数据透视与图表绘制，输出可下载的分析产物。
面向不同角色的专用入口
- 开发者入口：完成 API 集成，或进入插件开发专题学习工具、模型预设、调试与发布。
- 部署与运维入口：选择 Docker 或 Sealos 安装方案、配置向量库与模型、掌握系统监控与版本升级。
- 知识库全生命周期：深入学习数据切片、索引维护、增量同步与标签管理。
- 扩展与工具生态：学习接入 HTTP 工具、系统插件、代码沙箱与 MCP 协议服务。
社区与技术支持
文档指南以当前界面为基准。私有化部署环境下，功能可用性由版本授权、部署服务配置、团队资源权限与后端模型能力共同决定。
通过 GitHub Issues 反馈技术问题。提交问题时，请附带环境版本、操作复现步骤、预期结果以及清洗凭证后的关键日志信息。
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