支持图文检索的知识库应用是哪些

FastGPT是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，它提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！FastGPT的特点:基于LLM的问答:FastGPT采用了先进的LLM技术，可以理解自然语言并生成高质量的答案。知识库支持:FastGPT可以连接到外部知识库，以获取更全面的信息。可视化工作流:FastGPT提供可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。开箱即用:FastGPT提供了开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。FastGPT的应用场景:客服问答:FastGPT可以用于构建智能客服系统，为客户提供7x24小时的自动问答服务。知识库搜索:FastGPT可以用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需的信息。文档生成:FastGPT可以用于自动生成文档，例如新闻稿件、产品说明书等。数据分析:FastGPT可以用于分析文本数据，提取关键信息并生成报告。FastGPT与其他问答系统的比较:|特性|FastGPT|其他问答系统||-|-|-||技术基础|LLM|基于规则、基于检索等||知识库支持|支持|部分支持||工作流编排|可视化|编码||开箱即用|是|否|FastGPT的优势:

1.多模态支持：与基础RAG主要处理文本不同，高级RAG可以处理多模态数据，比如图像、音频和视频。这使得它在处理多媒体内容时非常有用，比如图文结合的应用或语音识别。2.对话性增强：高级RAG能够处理更复杂的对话，支持多轮问答。这意味着它在像聊天机器人、虚拟助手等应用中，能够更自然、更深入地与用户交流。3.自适应检索策略：高级RAG具有智能的检索机制，可以根据上下文和任务的需求自动决定何时进行检索，何时使用检索到的信息。这样可以提高效率，同时避免不必要的检索操作，提升整体性能。4.知识融合：高级RAG能够更好地将外部知识（比如从文献、网页等处获取的资料）与模型的内部知识结合，从而生成更有价值、更精准的回答。这在一些需要大量领域知识的任务中尤其有用。总体来说，高级RAG不仅扩展了基础RAG的功能，还解决了它在处理复杂任务时的局限，使得它能够在更广泛的应用中表现出色，推动了自然语言处理和人工智能的进一步发展。模块化RAG模块化RAG（检索增强生成）是RAG的另一种进化形式，主要侧重于提供更高的定制性和灵活性。与基础RAG和高级RAG不同，模块化RAG将RAG系统拆分成多个独立的模块或组件，每个组件负责特定的功能，便于根据不同需求进行灵活组合和定制。以下是模块化RAG的关键特点和概念：

1.访问我的应用，单击已创建应用卡片的管理按钮，进入智能体应用管理界面。单击知识库检索增强按钮Prompt中会自动填入让大模型参考知识库的指令。单击配置知识库，然后从列表中选择电商服饰类数据，其它选项保持默认即可。2.向输入框输入问题：给我推荐一件上衣从右图可以看到，在集成了RAG能力后，智能体应用可以根据上传的知识库文件来回答问题。我想买件女士的牛仔裤您也可以通过将自己企业内部的知识数据放在当前知识库里面。当智能体应用关联结构化知识库时，支持在提问时上传图片。此时，如果知识库中存在图片索引，系统会先将输入图片转为向量并检索到相关记录，然后将这些记录与提问一起提供给大模型；如果不存在图片索引，则输入的图片不会用于检索。智能体应用目前仅支持生成文本内容。拓展：如何构建图片索引？建图片索引需两步：1.新建结构化数据表时，需要将图片索引所在列的字段类型设置为link。注意：新建数据表后，无法再新增或修改字段类型为link。1.创建结构化知识库时，对于需要建立图片索引的link类型字段，在旁边的下拉列表中选择图片。注意：创建知识库后，无法再新建或修改图片索引。