（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统门，也适用于具备一定经验的发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直在微信群找作者答疑解惑。
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内容简介
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前言
第1章 初识FastGPT
1.1 FastGPT简介
1.2 FastGPT的特点与优势
1.2.1 全格式兼容的数据处理能力
1.2.2 可视化工作流
1.2.3 高精度RAG检索
1.2.4 多模型兼容的开放生态
1.2.5 企业级安全与权限管理
1.2.6 全流程服务支持
1.3 FastGPT版本体系概览
1.3.1 各版本核心功能和适用场景
1.3.2 版本对比
1.3.3 版本选择建议
1.4 FastGPT部署与配置
1.4.1 准备工作
1.4.2 核心配置文件config.json
1.4.3 向量数据库的配置
1.4.4 配置Docker下载的镜像
1.4.5 使用Docker命令安装FastGPT
1.4.6 系统访问与登录
1.5 FastGPT模型管理
第2章 从大模型到AI Agent
2.1 什么是大模型
2.2 什么是token
2.3 什么是提示词
2.4 什么是Agent
2.5 Agent落地企业应用的要点
第3章 FastGPT企业知识库管理
3.1 为什么需要企业知识库
3.2 大模型微调真的有必要吗
3.2.1 微调是对模型通用能力的妥协
3.2.2 微调费用不便宜
3.2.3 微调不能实时更新知识
3.3 知识库的理论基础RAG
3.3.1 什么是RAG
3.3.2 RAG的基本架构
3.3.3 RAG的优势
3.4 FastGPT企业知识库介绍
3.4.1 FastGPT的存储结构
3.4.2 知识库搜索模式
3.5 使用知识库构建智能客服的示例
3.5.1 创建知识库
3.5.2 使用工作流构建知识库应用
3.5.3 基于知识库进行问答
3.6 企业知识库落地的优化思路
第4章 FastGPT工作流编排实战
4.1 FastGPT工作流核心理念
4.2 核心组件实操详解
4.2.1 搭建基础对话框架
4.2.2 接入知识库检索
4.2.3 搭建售后智能客服的示例
4.3 高级应用的发布方式
4.4 高级应用的测试与优化
第5章 MCP搭建FastGPT与外部应用的桥梁
5.1 MCP协议打破AI孤岛
5.1.1 MCP的优雅架构：Client与Server的完美协作
5.1.2 FastGPT的创新实践：让AI应用触手可及
5.2 使用FastGPT应用构建MCP服务
5.3 FastGPT集成MCP工具：构建AI生态系统
5.3.1 创建MCP工具集：一键导入外部能力
5.3.2 调试MCP工具：确保每个工具都能完美运行
5.3.3 AI模型调用：灵活选择调用方式
5.4 FastGPT构建MCP服务的示例
5.4.1 搭建开发环境：在云端创建你的工作室
5.4.2 编写MCP服务代码：让AI学会数学运算
5.4.3 部署和测试：让你的MCP服务上线
5.4.4 在FastGPT中集成：见证奇迹的时刻
第6章 实战案例：飞书AI推送机器人
6.1 案例背景与整体思路
6.2 实现效果预览
6.3 前置准备工作
6.3.1 获取天气预报和新闻头条的AppKey
6.3.2 创建飞书群组并添加机器人
6.4 工作流搭建
6.4.1 系统配置
6.4.2 “历史上的今天”名句节点
6.4.3 天气预报分支
6.4.4 新闻热点分支
6.4.5 论文提取分支
6.4.6 整合并发送到飞书
6.5 运行预览测试
第7章 实战案例：智能客服
7.1 案例背景与整体思路
7.2 实现效果预览
7.3 创建产品知识库
7.4 工作流搭建
7.5 运行预览测试
第8章 实战案例：出游规划大师
8.1 案例背景与整体思路
8.2 实现效果预览
8.3 前置准备工作
8.3.1 获取Key
8.3.2 创建MCP工具
8.4 工作流搭建
8.4.1 系统配置
8.4.2 工具调用节点
8.4.3 MCP节点
8.5 运行预览测试
第9章 实战案例：招投标助手
9.1 案例背景与整体思路
9.2 实现效果预览
9.3 前置准备工作
9.3.1 应用图标
9.3.2 知识库内容
9.4 工作流搭建
9.4.1 系统配置
9.4.2 分流节点
9.4.3 信息分析分支
9.4.4 细则梳理与框架生成分支
9.4.5 知识库检索分支
9.4.6 回复整合部分
9.5 运行预览测试
第10章 实战案例：智能问数
10.1 案例背景与整体思路
10.2 实现效果预览
10.3 前置准备工作
10.3.1 初始化数据库
10.3.2 测试数据库连接工具
10.3.3 Chart-MCP工具集创建
10.4 工作流搭建
10.4.1 系统配置
10.4.2 问题分类－确保数据库安全
10.4.3 返回本轮SQL书写所需的数据表名
10.4.4 查询数据表字段
10.4.5 自然语言生成SQL语句
10.4.6 SQL执行并转成自然语言
10.4.7 根据SQL查询结果生成可视化图表
10.4.8 完整工作流截图
10.5 运行预览测试
10.5.1 基础查询
10.5.2 中级查询
10.5.3 高级查询
10.5.4 复杂分析查询
10.5.5 业务洞察查询
10.6 发布Agent
10.6.1 共享链接直连模式
10.6.2 嵌入式iframe集成模式
10.6.3 脚本化动态加载模式
10.6.4 静态密钥认证接口集成模式
10.7 总结
第11章 实战案例：HR智能招聘助手
11.1 案例背景与整体思路
11.2 实现效果预览
11.3 前置准备工作
11.3.1 应用图标
11.3.2 知识库内容
11.3.3 秘塔搜索API
11.4 工作流搭建
11.4.1 系统配置
11.4.2 分流节点
11.4.3 JD生成分支
11.4.4 简历筛选分支
11.4.5 模拟面试分支
11.5 运行预览测试
第12章 实战案例：Graphviz流程图工坊
12.1 案例背景与整体思路
12.2 实现效果预览
12.3 前置准备工作
12.3.1 获取应用图标
12.3.2 对话开场白美化排版
12.4 工作流搭建
12.4.1 系统配置
12.4.2 流程图节点
12.4.3 提示词说明
12.5 运行预览测试
第13章 案例实战：票据识别智能助手
13.1 案例背景与整体思路
13.2 前置准备工作
13.3 工作流搭建
13.4 运行预览测试
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