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<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>应用搭建案例 on FastGPT</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/</link><description>Recent content in 应用搭建案例 on FastGPT</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><atom:link href="https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>如何提交应用模板</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/submit_application_template/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/submit_application_template/</guid><description>什么模板可以合并 link目前合并进仓库的应用模板，会在「模板市场」中全部展示给用户。
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为了控制模板的质量以及避免数量过多带来的繁琐，并不是所有的模板都会被合并到开源仓库中，你可以提前 PR 与我们沟通模板的内容。
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预估最后总体的数量不会很多，控制在 50 个左右，一半来自 FastGPT Team，一半来自社区用户。
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如何写一个应用模板 link 跑通 FastGPT dev 环境 link 需要在 dev 环境下执行下面的操作。
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可参照 FastGPT｜快速开始本地开发
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在 FastGPT 工作台中，创建一个应用 link 创建空白工作流即可。
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创建应用模板 link 应用模板配置以及相关资源，都会在 packages/templates/src 目录下。
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在packages/templates/src 目录下，创建一个文件夹，名称为模板对应的 id。 在刚刚创建的文件夹中，再创建一个 template.json 文件，复制粘贴并填写如下配置： { &#34;name&#34;: &#34;模板名&#34;, &#34;intro&#34;: &#34;模板描述，会展示在模板市场的展示页&#34;, &#34;author&#34;: &#34;填写你的名字&#34;, &#34;avatar&#34;: &#34;模板头像，可以将图片文件放在同一个文件夹中，然后填写相应路径&#34;, &#34;tags&#34;: [&#34;模板标签&#34;], // writing(文本创作)，image-generation(图片生成)，web-search(联网搜索), // roleplay(角色扮演), office-services(办公服务) 暂时分为 5 类，从中选择相应的标签 &#34;type&#34;: &#34;模板类别&#34;, // simple(简易应用), advanced(工作流), plugin(插件) &#34;workflow&#34;: { // 这个对象先不管，待会直接粘贴导出的工作流即可 &#34;nodes&#34;: [], &#34;edges&#34;: [], &#34;chatConfig&#34;: {} } } 完成应用编排并测试 link 完成应用编排后，可以点击右上角的发布。</description></item><item><title>长字幕翻译</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/translate-subtitle-using-gpt/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/translate-subtitle-using-gpt/</guid><description>直接使用 LLM 来翻译长字幕会遇到很多难点，这些难点也正是直接使用 AI 无法有效处理的问题：
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Tokens 限制：这是最明显的障碍。大语言模型 (LLM) 通常有输出 tokens 的限制，这意味着对于长文本，如果不使用特殊的工作流，可能需要手动将文本分段，逐段输入 AI 进行翻译，然后再手动拼接结果。这个过程不仅繁琐，还容易出错。
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字幕格式的保持：对于字幕来说，时间轴信息至关重要。然而，AI 模型有时会产生 “幻觉”，即无中生有地修改或生成不存在的信息。在字幕翻译中，这可能导致 AI 错误地修改时间轴，使字幕与音频不同步。
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翻译质量：简单的机器翻译往往无法满足观众的需求。即使是大语言模型，单轮翻译的质量也常常不尽如人意。对于字幕来说，翻译质量直接影响观看体验，糟糕的翻译会严重影响观众的沉浸感。
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本案例将展示如何利用 FastGPT 工作流代码结合 LLM 来有效解决这些问题。我们的方法不仅能克服技术限制，还能显著提升翻译质量。
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提取字幕信息 link工作流的一大优势在于可以结合额外的操作，使 AI 能更精准地处理信息。在字幕翻译中，我们可以先分离 SRT 字幕文件的各个组成部分，然后只让 LLM 翻译文本部分。这种方法既节约了 token 使用，又确保了时间轴信息不被误改。
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具体实现如下：
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使用代码执行模块，对输入的原始字幕文本进行解析。 将字幕信息分类为三部分：时间信息、序号信息和文本信息。 只保留文本信息用于后续的 AI 翻译。 这种预处理步骤大大提高了整个翻译过程的效率和准确性。
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切分文本 link为了进一步优化翻译过程，我们需要将提取出的文本信息重新组织。这一步的目的是将文本分割成适合 LLM 处理的大小，同时保持上下文的连贯性。
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在本例中，我们采用以下策略：
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将文本按照每 40 句为一组进行切分。这个数字是经过多次测试后得出的平衡点，既能保证翻译质量，又不会超出 LLM 的处理能力。 使用 标签分割每句文本。这种标记方法便于后续的重新组装，同时也为 AI 模型提供了清晰的句子边界。 这种切分方法既考虑了 AI 模型的能力限制，又保证了翻译的连贯性。通过保持适当的上下文，我们可以得到更加准确和自然的翻译结果。
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格式化原文本 link在这一步，我们构建了最终输入给 LLM 的原文本。这个步骤的关键在于如何在控制 tokens 数量的同时，为 AI 提供足够的上下文信息。我们采用了以下策略：
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传入所有文本作为背景上下文。这确保 AI 能理解整段对话的语境。 使用&lt;TRANSLATE_THIS&gt;标签明确指出当前需要翻译的片段。这种方法既能控制 AI 的输出范围，又不会丢失整体语境。 这种格式化方法使得 AI 能在理解全局的基础上，专注于翻译特定部分，从而提高翻译的准确性和连贯性。</description></item><item><title>多轮翻译机器人</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/multi_turn_translation_bot/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/multi_turn_translation_bot/</guid><description>吴恩达老师提出了一种反思翻译的大语言模型(LLM)翻译工作流程——GitHub - andrewyng/translation-agent，具体工作流程如下：
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提示一个 LLM 将文本从 source_language 翻译到 target_language； 让 LLM 反思翻译结果并提出建设性的改进建议； 使用这些建议来改进翻译。 这个翻译流程应该是目前比较新的一种翻译方式，利用 LLM 对自己的翻译结果进行改进来获得较好的翻译效果
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项目中展示了可以利用对长文本进行分片，然后分别进行反思翻译处理，以突破 LLM 对 tokens 数量的限制，真正实现长文本一键高效率高质量翻译。
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项目还通过给大模型限定国家地区，已实现更精确的翻译，如美式英语、英式英语之分；同时提出一些可能能带来更好效果的优化，如对于一些 LLM 未曾训练到的术语（或有多种翻译方式的术语）建立术语表，进一步提升翻译的精确度等等
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而这一切都能通过 Fastgpt 工作流轻松实现，本文将手把手教你如何复刻吴恩达老师的 translation-agent
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单文本块反思翻译 link先从简单的开始，即不超出 LLM tokens 数量限制的单文本块翻译
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初始翻译 link第一步先让 LLM 对源文本块进行初始翻译（翻译的提示词在源项目中都有）
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通过文本拼接模块引用 源语言、目标语言、源文本这三个参数，生成提示词，传给 LLM，让它给出第一版的翻译
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反思 link然后让 LLM 对第一步生成的初始翻译给出修改建议，称之为 反思
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这时的提示词接收 5 个参数，源文本、初始翻译、源语言、目标语言 以及限定词地区国家，这样 LLM 会对前面生成的翻译提出相当多的修改建议，为后续的提升翻译作准备
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提升翻译 link 在前文生成了初始翻译以及相应的反思后，将这二者输入给第三次 LLM 翻译，这样我们就能获得一个比较高质量的翻译结果
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完整的工作流如下
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运行效果 link由于考虑之后对这个反思翻译的复用，所以创建了一个插件，那么在下面我直接调用这个插件就能使用反思翻译，效果如下
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随机挑选了一段哈利波特的文段
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可以看到反思翻译后的效果还是好上不少的，其中反思的输出如下
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长文反思翻译 link在掌握了对短文本块的反思翻译后，我们能轻松的通过分片和循环，实现对长文本也即多文本块的反思翻译
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整体的逻辑是，首先对传入文本的 tokens数量做判断，如果不超过设置的 tokens 限制，那么直接调用单文本块反思翻译，如果超过设置的 tokens限制，那么切割为合理的大小，再分别进行对应的反思翻译处理
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计算 tokens link 首先，我使用了 Laf函数 模块来实现对输入文本的 tokens 的计算</description></item><item><title>英语作文纠错机器人</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/english_essay_correction_bot/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/english_essay_correction_bot/</guid><description>FastGPT 提供了一种基于 LLM Model 搭建应用的简便方式。
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本文通过搭建一个英语作文纠错机器人，介绍一下如何使用 工作流
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搭建过程 link1. 创建工作流 link 可以从 多轮翻译机器人 开始创建。
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多轮翻译机器人是 @米开朗基杨 同学创建的，同样也是一个值得学习的工作流。
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2. 获取输入，使用大模型进行分析 link我们期望让大模型处理文字，返回一个结构化的数据，由我们自己处理。
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提示词 是最重要的一个参数，这里提供的提示词仅供参考：
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## 角色 资深英语写作专家 ## 任务 对输入的原文进行分析。 找出其中的各种错误， 包括但不限于单词拼写错误、 语法错误等。 注意： 忽略标点符号前后空格的问题。 注意： 对于存在错误的句子， 提出修改建议是指指出这个句子中的具体部分， 然后提出将这一个部分修改替换为什么。 ## 输出格式 不要使用 Markdown 语法， 输入 JSON 格式的内容。 输出的&#34;reason&#34;的内容使用中文。 直接输出一个列表， 其成员为一个相同类型的对象， 定义如下 您正在找回 FastGPT 账号 ``` { “raw”: string; // 表示原文 “reason”: string; // 表示原因 “suggestion”: string; // 修改建议 } ``` 可以在模型选择的窗口中设置禁用 AI 回复。</description></item><item><title>固定开头和结尾内容</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/fixingevidence/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/fixingevidence/</guid><description>如上图，可以通过指定回复编排一个固定的开头和结尾内容。
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模块编排 link复制下面配置，点击「高级编排」右上角的导入按键，导入该配置。
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编排配置 { &#34;nodes&#34;: [ { &#34;nodeId&#34;: &#34;7z5g5h&#34;, &#34;name&#34;: &#34;流程开始&#34;, &#34;intro&#34;: &#34;&#34;, &#34;avatar&#34;: &#34;/imgs/workflow/userChatInput.svg&#34;, &#34;flowNodeType&#34;: &#34;workflowStart&#34;, &#34;position&#34;: { &#34;x&#34;: -269.50851681351924, &#34;y&#34;: 1657.6123698022448 }, &#34;inputs&#34;: [ { &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;renderTypeList&#34;: [ &#34;reference&#34;, &#34;textarea&#34; ], &#34;valueType&#34;: &#34;string&#34;, &#34;label&#34;: &#34;问题输入&#34;, &#34;required&#34;: true, &#34;toolDescription&#34;: &#34;用户问题&#34;, &#34;type&#34;: &#34;systemInput&#34;, &#34;showTargetInApp&#34;: false, &#34;showTargetInPlugin&#34;: false, &#34;connected&#34;: false, &#34;selectedTypeIndex&#34;: 0, &#34;value&#34;: [ &#34;7z5g5h&#34;, &#34;userChatInput&#34; ] } ], &#34;outputs&#34;: [ { &#34;id&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;type&#34;: &#34;static&#34;, &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;valueType&#34;: &#34;string&#34;, &#34;label&#34;: &#34;core.</description></item><item><title>实验室预约</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/lab_appointment/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/lab_appointment/</guid><description>本示例演示了利用工具调用，自动选择调用知识库搜索实验室相关内容，或调用 HTTP 模块实现数据库的 CRUD 操作。
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以一个实验室预约为例，用户可以通过对话系统预约、取消、修改预约和查询预约记录。
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1. 全局变量使用 link通过设计一个全局变量，让用户输入姓名，模拟用户身份信息。实际使用过程中，通常是直接通过嵌入 Token 来标记用户身份。
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2. 工具调用 link 背景知识中，引导模型调用工具去执行不通的操作。
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🤗
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Tips: 这里需要增加适当的上下文，方便模型结合历史纪录进行判断和决策~
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3. HTTP 模块 link HTTP模块中，需要设置 3 个工具参数：
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预约行为：可取 get, put, post, delete 四个值，分别对应查询、修改、新增、删除操作。当然，你也可以写4个HTTP模块，来分别处理。 labname: 实验室名。非必填，因为查询和删除时候，不需要。 time: 预约时间。 总结 link 工具调用模块是非常强大的功能，可以在一定程度上替代问题分类和内容提取。 通过工具模块，动态的调用不同的工具，可以将复杂业务解耦。 附件 link编排配置 link可直接复制，导入到 FastGPT 中。
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编排配置 { &#34;nodes&#34;: [ { &#34;nodeId&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;name&#34;: &#34;流程开始&#34;, &#34;intro&#34;: &#34;当用户发送一个内容后，流程将会从这个模块开始执行。&#34;, &#34;avatar&#34;: &#34;/imgs/workflow/userChatInput.svg&#34;, &#34;flowNodeType&#34;: &#34;workflowStart&#34;, &#34;position&#34;: { &#34;x&#34;: 309.7143912167367, &#34;y&#34;: 1501.2761754220846 }, &#34;inputs&#34;: [ { &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;renderTypeList&#34;: [ &#34;reference&#34;, &#34;textarea&#34; ], &#34;valueType&#34;: &#34;string&#34;, &#34;label&#34;: &#34;问题输入&#34;, &#34;required&#34;: true, &#34;toolDescription&#34;: &#34;用户问题&#34;, &#34;type&#34;: &#34;systemInput&#34;, &#34;showTargetInApp&#34;: false, &#34;showTargetInPlugin&#34;: false, &#34;connected&#34;: false, &#34;selectedTypeIndex&#34;: 0, &#34;value&#34;: [ &#34;userChatInput&#34;, &#34;userChatInput&#34; ] } ], &#34;outputs&#34;: [ { &#34;id&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;type&#34;: &#34;static&#34;, &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;valueType&#34;: &#34;string&#34;, &#34;label&#34;: &#34;core.</description></item><item><title>Dalle3 绘图</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/dalle3/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/dalle3/</guid><description>OpenAI Dalle3 接口 link先来看下官方接口的参数和响应值：
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Body
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{ &#34;model&#34;: &#34;dall-e-3&#34;, &#34;prompt&#34;: &#34;A cute baby sea otter&#34;, &#34;n&#34;: 1, &#34;size&#34;: &#34;1024x1024&#34; } Response
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{ &#34;created&#34;: 1589478378, &#34;data&#34;: [ { &#34;url&#34;: &#34;https://...&#34; }, { &#34;url&#34;: &#34;https://...&#34; } ] } 编排思路 link 通过 AI 来优化图片绘制的提示词（这步省略了，自己找提示词即可） 通过 【HTTP 请求】模块 调用 Dalle3 接口，获取图片的 URL。 通过 【文本加工】模块 来构建 Markdown 的图片格式。 通过 【指定回复】模块 来直接输出图片链接。 1. 构建 HTTP 模块 link请求参数直接复制 Dalle3 接口的即可，并求改 prompt 为变量。需要增加一个 Headers.Authorization 。
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{ &#34;model&#34;: &#34;dall-e-3&#34;, &#34;prompt&#34;: &#34;{{prompt}}&#34;, &#34;n&#34;: 1, &#34;size&#34;: &#34;1024x1024&#34; } Headers:</description></item><item><title>接入谷歌搜索</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/google_search/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/google_search/</guid><description>工具调用模式 工具调用模式 非工具调用模式 非工具调用模式 如上图，利用「HTTP请求」模块，你可以外接一个搜索引擎作为 AI 回复的参考资料。这里以调用 Google Search API 为例。注意：本文主要是为了介绍 「HTTP请求」模块，具体的搜索效果需要依赖提示词和搜索引擎，尤其是【搜索引擎】，简单的搜索引擎无法获取更详细的内容，这部分可能需要更多的调试。
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注册 Google Search API link参考这篇文章，每天可以免费使用 100 次。
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写一个 Google Search 接口 link这里用 Laf 快速实现一个接口，即写即发布，无需部署。务必打开 POST 请求方式。
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Laf 谷歌搜索Demo import cloud from &#39;@lafjs/cloud&#39; const googleSearchKey = &#34;xxx&#34; const googleCxId = &#34;3740cxxx&#34; const baseurl = &#34;https://www.googleapis.com/customsearch/v1&#34; type RequestType = { searchKey: string } export default async function (ctx: FunctionContext) { const { searchKey } = ctx.body as RequestType console.log(ctx.body) if (!</description></item><item><title>发送飞书webhook通知</title><link>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/feishu_webhook/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://doc.tryfastgpt.ai/docs/use-cases/app-cases/feishu_webhook/</guid><description>该文章展示如何发送一个简单的飞书webhook通知，以此类推，发送其他类型的通知也可以这么操作。
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1. 准备飞书机器人 link 2. 导入编排代码 link复制下面配置，点击「高级编排」右上角的导入按键，导入该配置，导入后将飞书提供的接口地址复制到「HTTP 模块」。
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编排配置 { &#34;nodes&#34;: [ { &#34;nodeId&#34;: &#34;userGuide&#34;, &#34;name&#34;: &#34;系统配置&#34;, &#34;intro&#34;: &#34;可以配置应用的系统参数&#34;, &#34;avatar&#34;: &#34;/imgs/workflow/userGuide.png&#34;, &#34;flowNodeType&#34;: &#34;userGuide&#34;, &#34;position&#34;: { &#34;x&#34;: 303.41163758039283, &#34;y&#34;: -552.297639861266 }, &#34;version&#34;: &#34;481&#34;, &#34;inputs&#34;: [], &#34;outputs&#34;: [] }, { &#34;nodeId&#34;: &#34;workflowStartNodeId&#34;, &#34;name&#34;: &#34;流程开始&#34;, &#34;intro&#34;: &#34;&#34;, &#34;avatar&#34;: &#34;/imgs/workflow/userChatInput.svg&#34;, &#34;flowNodeType&#34;: &#34;workflowStart&#34;, &#34;position&#34;: { &#34;x&#34;: 529.3935295017156, &#34;y&#34;: 197.114018410347 }, &#34;version&#34;: &#34;481&#34;, &#34;inputs&#34;: [ { &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;renderTypeList&#34;: [ &#34;reference&#34;, &#34;textarea&#34; ], &#34;valueType&#34;: &#34;string&#34;, &#34;label&#34;: &#34;用户问题&#34;, &#34;required&#34;: true, &#34;toolDescription&#34;: &#34;用户问题&#34; } ], &#34;outputs&#34;: [ { &#34;id&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;key&#34;: &#34;userChatInput&#34;, &#34;label&#34;: &#34;core.</description></item></channel></rss>
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