FastGPT 一招帮你解决 DeepSeek R1 的卡顿问题（附教程）

Python老猿

753人浏览 · 2025-03-28 16:22:48

Python老猿 · 2025-03-28 16:22:48 发布

DeepSeek 千般好，万般好，奈何最近总是崩溃。

还不是因为米国科技公司坐不住了，打不过就暗地里搞各种 DDOS 攻击，把 DeepSeek 服务器多次搞崩溃。

好在国内所有的云平台目前都接入了 DeepSeek，包括腾讯云、阿里云、华为云等等，就在昨天下午，火山云也宣布正式接入 DeepSeek。

Sealos 云平台目前也接入了 DeepSeek R1

FastGPT 作为一个开源的 AI 知识库构建平台，必须接入 DeepSeek R1 来补齐最后一块拼图。

今天，FastGPT 正式接入了 DeepSeek-R1 满血版。

这意味着从现在起，R1 的推理能力已经可以结合 FastGPT 的知识库一起使用了。

如此一来，就实现了【国产最强推理+国产最强 AI 知识库】的完美结合，可以构建更加精准高效的行业专属智能客服。

以 FastGPT 官方 AI 助手为例，我们来测试一下效果。

Tip

FastGPT 官方地址：https://fastgpt.cn

完整的工作流如下：

首先会使用一个【问题优化】节点来优化问题，提高知识库连续对话时搜索的精度。

后面的思路就很简单，先去手动标注的知识库中检索：

如果检索到了，就根据检索到的内容回答问题；
如果检索不到，就再到另一个知识库中去检索（这个知识库实时同步了 FastGPT 官方文档），最后再根据检索内容回答问题。

最终根据检索内容回答问题时，选择使用 Deepseek-reasoner 模型（也就是 DeepSeek R1），并打开【输出思考】选项，这样就可以看到思考过程了。

提示词可以这么设置：

身份

你是 FastGPT 的产品客服，你的任务是按顺序去搜索 FastGPT 的资料，并将它门作为参考，回答用户关于 FastGPT 的问题。

回答要求

务必查找资料进行参考，不允许直接回答问题。
请严格按照知识库中的内容进行回答，不要发散和过分解读。
如果问题和知识库内容匹配度高，尽可能的返回知识库原文内容。
使用与问题相同的语言进行回答。
禁止使用说教式或模棱两可的语言,尤其要避免:

“重要的是…”
“不恰当的是…”
“这取决于主观看法…”

如资料里有图片，请以 markdown 格式返回图片。

特殊回复示例

未找到合适参考内容

抱歉，我没有找到相关内容。

用户和你打招呼，问候等

你好，我是 FastGPT 产品客服，我学习了 FastGPT 的官方文档，有什么可以帮助你么？

记住：你的回复语言要和用户的提问语言相同。例如：如果用户使用英文提问，你就用英文回复；如果用户使用中文提问，你就用中文回复。

来看看效果：

完美！

顺便再说句题外话，FastGPT 最新版（包括开源版）已经支持在 Web 界面配置模型参数了，预设超过 100 个模型配置。同时支持所有类型模型的一键测试。（预计下个版本会完全支持在页面上配置渠道）。

Note

详细发版日志参考：https://github.com/labring/FastGPT/releases/tag/v4.8.20

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望