FastGPT是一个基于知识的平台，建立在LLM之上，提供了一套全面的开箱即用功能，如数据处理、RAG检索和可视化AI工作流编排，让您轻松开发和部署复杂的问答系统，而无需需要大量的设置或配置。
1 应用编排能力
提供简易模式，无需操作编排
工作流编排
工具调用
插件 - 工作流封装能力
代码沙箱
循环调用
2 知识库能力
多库复用，混用
chunk 记录修改和删除
源文件存储
支持手动输入，直接分段，QA 拆分导入
支持 txt，md，html，pdf，docx，pptx，csv，xlsx (有需要更多可 PR file loader)
支持 url 读取、CSV 批量导入
混合检索 & 重排
标签过滤
3 应用调试能力
知识库单点搜索测试
对话时反馈引用并可修改与删除
完整上下文呈现
完整模块中间值呈现
高级编排 DeBug 模式
4 OpenAPI 接口
completions 接口 (chat 模式对齐 GPT 接口)
知识库 CRUD
对话 CRUD
5 运营能力
免登录分享窗口
Iframe 一键嵌入
聊天窗口嵌入支持自定义 Icon，默认打开，拖拽等功能
统一查阅对话记录，并对数据进行标注
6 其他
支持语音输入和输出 (可配置语音输入语音回答)
模糊输入提示
模板市场
企业应用：可协助企业处理大量文档、查找和管理大量信息，不仅能自动化完成文档的数据预处理和向量化，还能通过强大的搜索和问答功能，迅速从海量信息中查找到关键数据，提高信息检索的速度和精准度。
个人使用：是不错的个人知识管理工具，个人用户可以将文档、笔记等信息输入系统，转化为个人化的问答系统，快速获取存储在系统中的信息，提高学习和工作效率。
总的来说，FastGPT 为开发者和用户提供了一个高效、直观的知识库问答平台，在企业知识管理和面向公众的问答服务等方面都具有独特的价值和潜力。不过，使用该工具时需要注意数据质量对结果准确性的影响。
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11 个月前
谷歌大模型与人脑语言处理机制研究由谷歌研究院与普林斯顿大学、纽约大学等合作开展。3 月上旬，谷歌的研究成果表明大模型竟意外对应人脑语言处理机制。他们将真实对话中的人脑活动与语音到文本 LLM 的内部嵌入进行比较，发现两者在线性相关关系上表现显著，如语言理解顺序（语音到词义）、生成顺序（计划、发音、听到自己声音）以及上下文预测单词等方面都有惊人的一致性 研究方法：将真实对话中的人脑活动与语音到文本LLM的内部嵌入进行比较。使用皮层电图记录参与者在开放式真实对话时语音生成和理解过程中的神经信号，同时从Whisper中提取低级声学、中级语音和上下文单词嵌入，开发编码模型将这些嵌入词线性映射到大脑活动上。 具体发现 语言理解与生成顺序：在语言理解过程中，首先是语音嵌入预测沿颞上回（STG）的语音区域的皮层活动，几百毫秒后，语言嵌入预测布罗卡区（位于额下回；IFG）的皮层活动。在语言生成过程中，顺序则相反，先由语言嵌入预测布罗卡区的皮层活动，几百毫秒后，语音嵌入预测运动皮层（MC）的神经活动，最后，在说话者发音后，语音嵌入预测STG听觉区域的神经活动。这反映了神经处理的顺序，即先在语言区计划说什么，然后在运动区决定如何发音，最后在感知语音区监测说了什么。 神经活动与嵌入的关系：对于听到或说出的每个单词，从语音到文本模型中提取语音嵌入和基于单词的语言嵌入，通过估计线性变换，可以根据这些嵌入预测每次对话中每个单词的大脑神经信号。全脑分析的定量结果显示，在语音生成和语音理解过程中，不同脑区的神经活动与语音嵌入和语言嵌入的峰值存在特定的先后顺序和对应关系。 “软层次”概念：尽管大模型在并行层中处理单词，人类大脑以串行方式处理它们，但反映了类似的统计规律。大脑中较低级别的声学处理和较高级别的语义处理部分重叠，即存在“软层次”概念。例如，像IFG这样的语言区域不仅处理单词级别的语义和句法信息，也捕捉较低级别的听觉特征；而像STG这样的低阶语音区域在优先处理声学和音素的同时，也能捕捉单词级别的信息。 以往相关研究成果 2022年发表在《自然神经科学》上的论文显示，听者大脑的语言区域会尝试在下一个单词说出之前对其进行预测，且在单词发音前对预测的信心会改变在单词发音后的惊讶程度（预测误差），证明了自回归语言模型与人脑共有的起始前预测、起始后惊讶和基于嵌入的上下文表征等基本计算原理。 发表在《自然通讯》的论文发现，大模型的嵌入空间几何图形所捕捉到的自然语言中单词之间的关系，与大脑在语言区诱导的表征（即大脑嵌入）的几何图形一致。 后续研究还发现，虽然跨层非线性变换在LLMs和人脑语言区中相似，但实现方式不同。Transformer架构可同时处理成百上千个单词，而人脑语言区似乎是按顺序、逐字、循环和时间来分析语言。 总之，该研究表明，语音到文本模型嵌入为理解自然对话过程中语言处理的神经基础提供了一个连贯的框架，尽管大模型与人脑在底层神经回路架构上存在明显不同，但在处理自然语言时有着一些相似的计算原则。
11 个月前
在自然语言处理和人工智能领域，token通常是指文本中的基本单元，比如一个单词、一个标点符号或者一个子词等。100万token的输入输出量是一个较大的数据规模，以下从不同角度来理解这一概念： 从文本长度角度 一般来说，英文中一个单词可以看作一个token，中文可能一个字或一个词作为一个token。如果平均每个token对应5个字符（这只是一个粗略的估计，实际会因语言、文本类型等因素而不同），那么100万token大约对应500万个字符。以一本普通的中文书籍每页约1000字来算，500万个字符相当于5000页的书籍内容，这是非常庞大的文本量。 从处理难度角度 对于语言模型等人工智能系统来说，处理100万token的输入输出意味着要处理大量的信息。模型需要在这么多的token中理解语义、语法关系，捕捉上下文信息等，这对模型的容量、计算能力和算法设计都提出了很高的要求。模型需要有足够多的参数和足够深的网络结构，才能有效地处理如此大规模的文本数据，以生成准确、合理的输出。 处理如此大量的token还需要消耗大量的计算资源和时间。在训练过程中，可能需要使用高性能的GPU或TPU集群，花费数天甚至数周的时间才能完成训练。在推理阶段，也需要较多的计算资源来快速处理输入并生成输出，以满足实时性或高效性的要求。 从应用场景角度 机器翻译：如果用于机器翻译任务，100万token可能包含了各种领域的大量句子和段落。这意味着模型可以学习到丰富的语言表达方式和翻译模式，能够处理更复杂、更专业的翻译任务，提高翻译的准确性和质量。 文本生成：在文本生成任务中，如创作小说、新闻报道等，100万token的输入可以让模型学习到大量的文本风格、主题和结构信息，从而生成更丰富多样、更具创意和逻辑性的文本内容。 智能客服：对于智能客服系统，100万token的输入输出量可以使系统处理大量的用户咨询和问题，学习到各种常见问题的回答模式和解决方案，从而更准确、更快速地为用户提供服务，提高用户满意度。
11 个月前
开源版和商业不开源版的大语言模型（LLM）在多个方面存在显著区别，包括访问方式、性能、定制化能力、数据安全性、技术支持、成本等。以下是详细对比： 1. 访问方式 开源版：通常提供模型权重、训练代码，可以本地部署或在云端运行，无需依赖第三方API。 商业版（不开源）：只能通过 API 访问，模型权重和训练数据不会公开，由官方托管并提供计算资源。 ✅ 适用场景：如果企业需要完全控制权，可以选择开源模型；如果希望快速接入、低维护成本，商业 API 可能更合适。 2. 性能和优化 开源版： 性能受限于开源社区的优化进展，部分版本可能比商业版稍弱。 用户可以自行调整超参数、微调（Fine-tuning），但需要较强的 AI 开发能力。 商业版（不开源）： 由官方持续优化，通常具有更强的推理能力、上下文理解能力，以及更长的上下文窗口（如 GPT-4 Turbo、Claude 3）。 可能包含专有的训练数据和优化技术，准确率、鲁棒性更高。 ✅ 适用场景：如果需要顶级性能，建议选择商业版；如果可以接受一定的性能下降，开源版可减少成本。 3. 定制化能力 开源版： 可以本地部署，支持微调（Fine-tuning）、LoRA 适配、知识库增强（RAG）等深度优化。 企业可以将行业专属数据融入模型，打造更精准的 AI。 商业版（不开源）： 一般只提供 API，用户无法修改底层模型。 部分商业版支持API 微调或定制化训练，但通常需要额外费用。 ✅ 适用场景：如果希望训练行业专属模型，开源版更适合；如果只需要通用问答，商业版 API 更便捷。 4. 数据安全性 开源版： 本地部署时数据完全自控，适用于高安全性需求（如医疗、政府、军工）。 但如果使用开源云服务，数据可能受服务器提供商限制。 商业版（不开源）： 需要将数据传输到供应商的服务器，可能涉及数据合规问题（如 GDPR、企业隐私）。 供应商通常提供数据加密和隐私保护，但企业需评估安全性。 ✅ 适用场景：如果数据隐私至关重要，应选开源版并本地部署；如果数据安全可控，商业 API 更省事。 5. 技术支持 开源版： 依赖社区支持，如 GitHub、论坛、开源文档，问题解决效率不稳定。 需要内部 AI 工程团队维护，维护成本较高。 商业版（不开源）： 由供应商提供专业技术支持，如 SLA（服务等级协议）、企业客服。 适用于对稳定性要求高的企业用户。 ✅ 适用场景：如果企业没有强AI团队，建议使用商业 API；如果有内部 AI 研发团队，可考虑开源版。 6. 成本 开源版： 模型本身免费，但需要自行部署计算资源，如 GPU 服务器、云计算等，成本取决于模型大小和推理需求。 适合长期、大规模使用，但初始投入较高。 商业版（不开源）： 需要按 API 调用量或 订阅模式 付费，如 OpenAI 的 GPT-4 API、阿里云的 Qwen-Max。 适用于短期、小规模应用，初始成本低，但长期使用可能更贵。 ✅ 适用场景：如果使用量大，开源版（本地部署）更划算；如果只是轻量应用，商业 API 更方便。 7. 典型代表 类别 代表模型 访问方式 适用场景 开源版 LLaMA 3（Meta）、Mistral、Qwen 2.5（阿里）、Baichuan 2（百川） 本地部署/云端托管 定制化应用，数据隐私要求高 商业版（不开源） GPT-4（OpenAI）、Claude 3（Anthropic）、Gemini（Google）、文心一言（百度）、Qwen-Max（阿里） API 调用 低维护、高性能、快速集成 总结：如何选择？ 🔹 选择开源版 ✅： 需要本地部署，保证数据安全（如企业内部 AI、政府、医疗等） 需要微调（Fine-tuning）和深度定制（如工业 AI 专用问答系统） 具备 AI 开发团队，可承担部署和维护成本 🔹 选择商业 API（不开源） ✅： 需要高性能、稳定性（如企业客服、B2B AI 平台） 不想自己维护模型，希望快速集成（如 SaaS AI 服务） 数据隐私要求不高，可以接受数据传输到第三方
1 年前
GraphRAG 过程涉及从原始文本中提取知识图谱，构建社区层次结构，为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。
1 年前
NVIDIA NIM 提供一整套预构建云原生微服务，使企业能够在数据中心、云、工作站和 PC 等任何位置运行 AI 模型。
17 小时前
部署本地 OpenClaw 主要有两种主流且资料详尽的方式，你可以根据自己的技术背景和需求来选择。 我把这两种方式的流程整理成了一个概览表格，方便你快速对比和决策： 特性 方案一：Docker 部署（推荐新手） 方案二：Node.js 源码部署（适合开发者） 核心依赖 Docker, Docker Compose, Git Node.js (≥22), npm, Git 优点 环境隔离，部署和卸载干净，失败率低，适合快速体验 配置灵活，方便二次开发和调试，可直接运行最新源码 缺点 需要了解基本的 Docker 命令 对系统环境要求较高，可能遇到依赖冲突 适用人群 希望快速、稳定运行OpenClaw的用户 开发者、希望修改源码或深度定制OpenClaw的用户 方案一：使用 Docker 部署（推荐） 这种方法将 OpenClaw 运行在容器中，与你的系统环境隔离，最为稳妥。 第1步：准备工作与环境检查 在开始之前，请确保你的电脑满足最低要求：CPU ≥ 2核，内存 ≥ 4GB，磁盘空间 ≥ 20GB 。 第2步：安装通用依赖 你需要安装 Docker、Git 等工具。以下是 Linux (Ubuntu/Debian) 的示例命令，Windows 用户请手动下载安装 Docker Desktop 和 Git 。 # 1. 安装 Docker (使用阿里云镜像加速) curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun # 2. 启动 Docker 并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 3. 验证 Docker 安装 docker --version && docker compose version # 4. 安装 Git sudo apt update && sudo apt install git -y git --version 第3步：获取 OpenClaw 源码与镜像 创建工作目录，并拉取汉化版的源码和预构建的 Docker 镜像 。 # 1. 创建并进入部署目录 mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw # 2. 拉取2026版OpenClaw源码（汉化版） git clone https://github.com/openclaw-community/openclaw-zh.git . # 3. 拉取OpenClaw核心镜像（国内加速源） docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-core:2026-zh docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-web:2026-zh # 4. 验证镜像拉取结果 docker images | grep openclaw 第4步：初始化配置文件 复制配置文件模板并进行修改，填入你的 API Key 等重要信息 。 # 1. 复制默认配置文件 cp config/example.yaml config/config.yaml # 2. 编辑配置文件 (这里使用nano，你也可以用vim) nano config/config.yaml 找到文件中的对应部分，修改为以下内容。请务必将 你的阿里云百炼API-Key 替换为你自己的密钥 。 # ① 模型配置（替换为你的API-Key） models: providers: bailian: apiKey: "你的阿里云百炼API-Key" # <-- 在这里填入你的Key model: "bailian/qwen3-max-2026-01-23" # ② 服务端口配置 server: port: 18789 host: "0.0.0.0" # 监听所有网络接口，方便局域网内访问 # ③ 数据存储配置（本地路径） storage: local: path: "/opt/openclaw/data" 保存文件 (nano 中按 Ctrl+X，然后按 Y 确认，再按 Enter)。 第5步：启动 OpenClaw 服务 使用 Docker Compose 启动服务，并检查运行状态 。 # 1. 启动服务（后台运行） docker compose up -d # 2. 查看服务启动状态（所有容器应为 "Up" 状态） docker compose ps # 3. （可选）查看启动日志，确保无错误 docker compose logs -f 第6步：访问并完成初始化 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:18789 (如果在本机) 或 http://你的局域网IP:18789。首次访问时，页面会引导你设置管理员密码，之后就可以开始使用你的 OpenClaw 了 。 方案二：使用 Node.js 从源码部署 这种方式更贴近开发环境，适合需要定制功能的用户。 第1步：安装 Node.js 环境 OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本 。推荐使用 NodeSource 仓库进行安装。 # 1. 添加 NodeSource 仓库 (以 Node.js 22 为例) curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - # 2. 安装 Node.js sudo apt install -y nodejs # 3. 验证安装 node -v # 应显示 v22.x.x 或更高 npm -v # 4. (可选) 配置 npm 国内镜像加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 第2步：安装 OpenClaw 官方提供了一个一键安装脚本，会自动完成全局安装 。 # macOS / Linux 系统执行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 安装脚本执行完成后，会自动进入一个名为 onboard 的交互式设置向导。如果向导中断，你可以随时通过 openclaw onboard --install-daemon 命令重新启动 。 第3步：处理可能遇到的问题 command not found 错误: 安装后如果找不到 openclaw 命令，通常是因为 npm 的全局安装目录不在系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 npm prefix -g 找到该目录（例如 /usr/local），然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，并执行 source ~/.bashrc 使其生效 。 sharp 模块安装失败: 在某些系统上，可能会遇到图像处理库 sharp 的安装错误。可以尝试设置环境变量绕过本地编译：SHARP_IGNORE_GLOBAL_LIBVIPS=1 npm install -g openclaw@latest 。 第4步：运行 OpenClaw 完成配置后，你可以通过以下命令启动 OpenClaw 的 Gateway 核心服务 ： openclaw gateway 然后，打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789 即可看到 Web 控制台界面 。 总的来说，对于大多数想要本地尝鲜的朋友，我强烈建议使用 Docker 方案，它足够简单且不容易把系统环境弄乱。如果你是个喜欢折腾的开发者，希望深入定制 OpenClaw 的能力，那么 Node.js 源码部署会更适合你。
1 天前
2026年2月，维也纳这座古典音乐之都意外成为AI开源社区的焦点。继旧金山ClawCon之后，OpenClaw（中文社区昵称“小龙虾”或“龙虾”）的欧洲首场线下盛会——ClawCon Vienna顺利举办，吸引了约500名开发者、创业者、AI爱好者和非技术背景的“蟹教徒”齐聚一堂。现场能量爆棚，原定场地直接爆满，主办方紧急加开直播点，线上线下同步狂欢。这场聚会不仅是技术分享，更是“养龙虾”亚文化的一次集体高光。 Peter Steinberger：家乡英雄的“衣锦还乡” OpenClaw创始人Peter Steinberger（中文圈常称“虾爸”或“龙虾之父”）是奥地利本地人，曾就读维也纳工业大学，早年创办PSPDFKit（移动PDF解决方案公司），2021年以高价出售大部分股份后一度“退休”。2025年底，他重出江湖推出Clawdbot（后更名为OpenClaw），一个完全本地运行、开源的自主AI Agent框架，支持多模型调用、工具集成和复杂任务执行。 在维也纳大会上，Peter以“回家”姿态登台，分享了项目从车库原型到全球现象的历程。他强调OpenClaw的核心理念：让普通人也能轻松拥有强大AI能力，无需编程门槛，就能让Agent完成从酿啤酒配方生成到模拟小型公司运营的各种任务。现场开发者分享真实案例，有人用它自动化职场周报，有人构建个人知识库，还有人让它24小时监控市场情报。企业家和开发者一致认为，“Agent经济”已在悄然成型，而OpenClaw正成为这场革命的先锋。 从聊天框“逃离”：3D可视化与具身进化 大会最亮眼的Demo之一来自开发者Dominik Scholz。他基于OpenClaw打造了一个3D交互界面（使用Three.js + Electron），将Agent的推理过程从线性文本“解放”到三维空间：思考路径如星云扩散、决策节点如能量流，用户可以从“驾驶舱视角”直观观察AI内部逻辑，避免传统黑盒体验。 这一展示呼应了社区共识：未来的AI Agent不应永远困在对话框里，而应向更沉浸、更具情绪价值的形态进化。有人开玩笑说，早期的“soul.md”文件被删是为了“净化灵魂”，但也反映出大家对AI具身化、元宇宙式交互的热情探索。 史上首款“龙虾手机”亮相：25美元实现廉价具身AI 另一个重磅炸场的是开发者Marshall的ClawPhone项目。他在一台仅售25美元的廉价手机上安装OpenClaw，并授予完整硬件权限。Agent可直接调用麦克风、摄像头、短信、打印机等，实现实时TTS（语音合成）、浏览器自动化、短信预约、设备远程控制等功能。 现场演示中，ClawPhone通过打印机错误音“哔哔”反馈任务状态、WhatsApp审批流程、甚至自主预约日程。Marshall认为，这种极客玩具预示未来：每个房间、实验室或小型机器人可能都配备类似廉价“龙虾终端”——断网也能运行，极端情况下“一锤砸掉”即可关停，形成分布式、去中心化的具身AI节点。 全球“养龙虾”浪潮：从旧金山到维也纳，再到亚洲 ClawCon Vienna是OpenClaw全球化扩张的又一里程碑。上周旧金山首场ClawCon已吸引超1000人，韩国AI女友项目Clawra上线后一夜爆火。全球开发者正围绕OpenClaw构建技能市场、Prompt库、多Agent协作系统，从单一工具演变为活跃开源生态。 维也纳的狂欢证明：OpenClaw已超越技术本身，成为一种社区文化现象。“蟹教徒”“虾粮”“蜕皮进化”“龙虾大逃杀”等梗在中文圈刷屏，英文社区也同步玩梗。项目从本地运行到硬件具身、从聊天框到3D空间，正在以惊人速度进化。 结语：小龙虾的下一个蜕皮 维也纳ClawCon不是终点，而是OpenClaw“征服全世界”叙事的又一章。Peter Steinberger的回归、社区的狂热、硬件的创新，都在告诉我们：开源AI Agent的春天来了，而“小龙虾”正以最意想不到的方式，搅动整个行业。
3 天前
Xiaomi-Robotics-0 预训练了大量跨身体机器人轨迹和视觉语言数据，使其能够获得广泛且可推广的动作生成知识，同时保持强大的VLM能力。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI