mirror of
https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-21 11:43:56 +00:00
docs: add FAQ (#2833)
This commit is contained in:
32
docSite/content/zh-cn/docs/FAQ.md
Normal file
32
docSite/content/zh-cn/docs/FAQ.md
Normal file
@@ -0,0 +1,32 @@
|
||||
---
|
||||
title: 'FAQ'
|
||||
description: '常见问题的解答'
|
||||
icon: 'quiz'
|
||||
draft: false
|
||||
toc: true
|
||||
weight: 800
|
||||
---
|
||||
|
||||
FastGPT 是一个由用户和贡献者参与推动的开源项目,如果您对产品使用存在疑问和建议,可尝试[加入社区](community)寻求支持。我们的团队与社区会竭尽所能为您提供帮助。
|
||||
|
||||
## LLM empty response
|
||||
|
||||
当您遇到大语言模型(LLM)返回结果为空的情况时,可能是由于多种原因造成的。在这里,提供一些排查方法,以便您能够更有效地解决问题:
|
||||
|
||||
1. 检查请求参数:确保您发送给模型的请求参数是正确的,尤其是输入的文本或数据格式是否符合要求。
|
||||
|
||||
2. 审查运行日志:运行日志中记录了完整的请求体和模型的响应信息。请仔细检查日志,以找出可能导致空响应的异常。
|
||||
|
||||
3. 使用 CURL 测试 API:您可以使用 CURL 命令行工具,通过该请求体直接测试对应的 oneAPI 接口。这将有助于您获得更全面的响应体,以便进行进一步的排查和分析。
|
||||
|
||||
4. 咨询社区:如果以上方法未能解决您的问题,欢迎在飞书社区中发帖,并附上问题截图与详细描述,社区的其他成员和开发者都乐意为您提供帮助。
|
||||
|
||||
## 工作流中多轮对话场景中如何使连续问题被问题分类节点正确的归类
|
||||
|
||||
问题分类节点具有获取上下文信息的能力,当处理两个关联性较大的问题时,模型的判断准确性往往依赖于这两个问题之间的联系和模型的能力。例如,当用户先问“我该如何使用这个功能?”接着又询问“这个功能有什么限制?”时,模型借助上下文信息,就能够更精准地理解并响应。
|
||||
|
||||
但是,当连续问题之间的关联性较小,模型判断的准确度可能会受到限制。在这种情况下,我们可以引入全局变量的概念来记录分类结果。在后续的问题分类阶段,首先检查全局变量是否存有分类结果。如果有,那么直接沿用该结果;若没有,则让模型自行判断。
|
||||
|
||||
## 知识库是否支持导入xlxs表格
|
||||
|
||||
文件导入目前不支持xlxs,但是将xlxs转换成csv格式即可正常创建知识库
|
Reference in New Issue
Block a user