在大模型智能体快速发展的今天，FastGPT和Dify作为两个最具代表性的开源智能体开发平台。FastGPT专注于知识库问答和RAG场景的深度优化，而Dify则致力于构建基于LLM的Agent智能体应用程序，降低开发门槛，支持多种应用类型。

一、FastGPT + RAG知识库

什么是FastGPT？FastGPT是一个基于LLM大语言模型的专业知识库问答系统，专注于RAG（检索增强生成）场景的开源平台，帮助开发者快速构建企业级知识库应用，在检索精度和响应速度方面表现卓越。

1. 知识库管理：文档上传、分片处理、向量化存储

2. 智能问答：基于RAG的高精度问答系统

3. 工作流编排：可视化Flow设计器，支持复杂业务逻辑

4. 引用溯源：可追溯的答案来源，确保信息可信度

如何在FastGPT中构建RAG知识库？ FastGPT的RAG实现涉及文档预处理、向量化、检索优化等多个关键步骤，旨在构建一个高精度、高可用的企业知识检索系统。

1. 知识库创建与文档管理

• 创建知识库：在FastGPT主界面选择"知识库"，点击"新建知识库"开始创建流程。
• 文档上传：支持Word、PDF、Excel、Markdown、TXT等格式，可批量上传文档。
• 网页抓取：支持URL导入和整站数据同步，自动提取网页内容。

2. 文档预处理与分片策略

• 自动分片：FastGPT提供智能分片算法，根据文档结构自动切分内容。
• 语义分片：基于语义理解的分片方式，保持内容的完整性和连贯性。
• QA分割：自动识别问答对结构，提升问答场景的检索效果。

3. 向量化与索引策略

• 混合检索：结合向量检索和全文检索，通过RRF算法重排结果。
• 向量模型选择：支持多种embedding模型，可根据场景选择最适合的模型。
• 索引优化：针对不同文档类型和查询模式进行索引优化。

4. 检索配置与优化

• 相似度阈值：设置合适的相似度阈值，平衡召回率和准确率。
• TopK设置：配置返回结果数量，控制检索范围。
• 重排序算法：利用RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法优化结果排序。

二、Dify + Agent智能体

什么是Dify（Define & Modify）？Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具，使他们能够快速搭建生产级的AI应用。

Dify通过可视化编排、模块化设计和丰富的功能组件（如RAG、Agent、多模型支持），帮助开发者快速构建生产级AI应用，显著降低技术门槛。

Dify提供四种基于LLM构建的应用程序，可以针对不同的应用场景和需求进行优化和定制。

1. 聊天助手：基于LLM的对话交互（如客服机器人）

2. 文本生成：自动化创作、翻译等任务

3. Agent：任务分解+工具调用（如论文查询、数据分析）

4. 工作流：多节点流程编排（如条件分支、API调用）

如何在Dify平台搭建Agent智能体？在Dify平台上，通过选择模型、编写提示、添加工具与知识库及配置对话开启器，最后进行调试预览并发布为Webapp，实现Agent智能体的创建与部署。

1.  选择推理模型

Agent智能体的任务完成能力很大程度上取决于所选LLM模型的推理能力。

2. 编写提示与设置流程

在“说明”（Instructions）部分，用户可以详细编写Agent智能体的任务目标、工作流程等提示信息。这些信息将帮助Agent智能体更好地理解并执行任务。

3. 添加工具与知识库

• 工具集成：在“工具”（Tools）部分，用户可以添加各种内置或自定义工具，以增强Agent智能体的功能。这些工具可以包括互联网搜索、科学计算、图像创建等，帮助Agent智能体与现实世界进行更丰富的交互。

• 知识库：在“上下文”（Context）部分，用户可以整合知识库工具，为Agent智能体提供外部背景知识和信息检索能力。

4. 配置对话开启器

用户可以为Agent智能体设置对话开场白和初始问题，以便在用户首次与Agent智能体交互时，展示其可以执行的任务类型和可以提出的问题示例。

5. 调试与预览

在将Agent智能体发布为应用程序之前，用户可以在Dify平台上进行调试和预览，以评估其完成任务的有效性和准确性。

6. 应用程序发布

一旦Agent智能体配置完成并经过调试，用户就可以将其发布为Web应用程序（Webapp），供更多人使用。这将使得Agent智能体的功能和服务能够跨平台、跨设备地提供给更广泛的用户群体。

 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。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

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第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

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

五、AI产品经理大模型教程

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

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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