AIGC のさまざまなプロジェクトがますます成熟するにつれて、独自のナレッジ ベースの構築は企業や個人にとってますます低位になります。独自のナレッジ ベースには多くのメリットがあります。独自のナレッジ ドキュメントをアップロードすることで対話が可能になります。より垂直特化になります。
しかし、ブロガーたちは、ウェブサイト上の多くの販売者が毎回数千ドルの手数料を請求しているのを見て、それは本当に不合理だと感じています。基礎ゼロの初心者が独自の知識ベースを構築できるプロジェクトを共有しましょう。
プロジェクトアドレス
https://ai.fastgpt.run/
Fast GPT V3.9 の導入
- 追加 - セグメント サイズを調整できる直接セグメント トレーニング。
- 最適化 - トークン計算パフォーマンス。
- 最適化 - キー プール管理を One-API プロジェクトと組み合わせて、より便利なキー プール管理を実現します。詳細については、Docker デプロイメント FastGpt を参照してください。
- 追加 - OpenAPI の V2 バージョンでは、サードパーティのシェル ChatGpt プロジェクトで FastGpt アプリケーションを直接使用できます。注意してください。これは直接的なものであり、コードを変更する必要はありません。詳細については、API ドキュメントの「サードパーティ アプリケーションでの FastGpt の使用」を参照してください。
ログイン 登録
最初のステップは携帯電話でのログインと登録です。
アプリケーション市場
左側では、日常のニーズを満たすことができる多くのプロンプトワードプロジェクトがアプリケーション市場に統合されていることがわかります。
知識ベース
クリックして左側で新しいナレッジ ベースを作成し、右上隅でデータをインポートします。データのインポートには 3 つのモードがあります。
1: 手動入力
ナレッジ ポイントのマッチングでは、最大 3000 ワードまでのコンテンツの品質を制御する必要があります。
2: テキスト/ファイルの分割
.txt、.doc、.docx、.pdf、.md ファイルをサポートします。Gpt は QA のテキストを自動的に分割しますが、これには長いトレーニング時間が必要であり、分割にはトークンが消費され、アカウント残高が不足すると分割されていないデータは削除されます。合計1テキスト。
直接セグメンテーションと QA 分割の 2 つのモードがあり、段落の長さも制御できます。
3: CSV 質問と回答のペアのインポート
質問と回答を含むヘッダーを持つ CSV ファイルを受け入れます。question は質問を表し、answer は答えを表します。
重複した内容は削除されてからインポートされますが、質問と回答が全く同じ場合はインポートされないため、最終的にインポートされる内容はファイルの内容よりも少なくなる場合があります。ただし、現時点では改行を含むコンテンツを重複排除する方法はありません。
インポートするテンプレートをダウンロードする
輸入データ管理
分割された段落は、インポートされたデータ管理で確認できます。
カスタムアバターと名前
検索テスト
アカウント設定
独自の API キーを使用する場合、Web ページ上の openai モデル チャットには課金されません。詳細な請求額はアカウントページで確認できます。空白のままにすることも可能です。
ログイン不要のウィンドウを共有する
自分のナレッジベースをリンクとして共有でき、ログインせずに使用できます。
価格表
インデックス作成の料金も非常に安く、openaiキーを持っていればフォロー料も無料とかなり良心的です。