FastGPT

01 / 判断是否适合

具体能做什么

什么情况下选它

适合把产品资料变成可测试的客服：能先看检索到哪些片段，再看回答是否采用这些片段，便于定位“找不到资料”和“找到却答错”的区别。

适合的角色

要做知识库客服的企业负责人及实施人员

02 / 有光练习设计

跟着做一次

上传获授权产品知识，测试已知、未知和更新后的问题。

先准备这些资料

示例知识：营业时间09:00—18:00、维修服务需预约、收费未公布。另准备十条测试问题，覆盖已知、未知、冲突和撤销资料。

操作步骤

1. 在测试知识库导入资料，检查分段与索引完成状态
2. 先运行单点检索，再连接检索与模型回答节点；约束只依据命中片段回答业务事实
3. 测试营业时间、收费与不存在的服务；更新或删除资料后再次测试并记录引用变化

这次练习要交付什么

带引用的客服试点、十题测试记录、知识更新与撤销记录

怎样判断做对了

• 回答引用是否对应当前有效片段
• 未知价格是否拒绝推测；删除资料后是否仍被检索

以上为有光设计的练习与验收目标，示例资料为虚构练习条件。实际按钮、额度与结果取决于工具当前版本及账户。

03 / 选择建议

同类工具怎么选

以知识问答和检索调试为主可先看FastGPT；同时需要多类应用与流程编排可比较Dify的应用结构。

选择建议是有光针对任务的判断，未作为模型能力排名或实测性能结论。

04 / 接入与成本

怎么使用或接入

云服务或Docker自部署；官方OpenAPI可由网站后端调用。自部署仍要配置聊天及向量模型，有光现有连接状态以工作台实际配置为准。

费用要看哪些项

模型、向量处理、存储与运维分开核算。官方当前协议对类似FastGPT的多租户SaaS及控制台Logo、版权修改有额外条件；拟做收费平台时核对商业授权。