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洞悉用户问题才是AI落地应用的第一步
效果演示
⚠️注意：以下内容仅供学习研究使用
这里是提问环节，先通过API搜索
然后通过AI进行信息整理，并输出出来
和豆瓣站点对比一下，只能说一毛一样
实现步骤
下面，我们来说说如何通过FastGPT实现实时上映电影的检索，同时还能记忆对话上下文
0、FASTGPT基础使用
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，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！
https://doc.fastgpt.in/docs/intro/
官网给的示例图
官网提供了两种方式来开始使用：
1、使用官方配置好的FastGPT，戳我访问
（这种需要为知识库容器、AI使用次数付费，上手简单）
2、自己的独立服务器或者NAS部署FastGPT，戳我看教程
（这种不需要付费，但需要自己有服务器资源，需要自己有APIKey，上手复杂，不过用docker-compse部署也蛮简单的）
1、准备某瓣 API
这里可以自己实现（通过Selenium-Grid部署浏览器实例，无头模式渲染JS后返回数据，做成API即可，国内90%网站通杀），也可以用别人做好的API，这里我们为了方便，演示一下第三方API
请求格式如下：
2、编写FASTGPT应用
这里我们随便创建一个应用，选择高级编排功能进入编辑
编排模式下，利用HTTP模块将某瓣搜索的url填写进去即可。
需要注意的是，http模块必须要有一个参数带上，这里随便写一个可选参数即可，可以像我这样封装成插件，这样后面创建应用调用即可，不关心里面的逻辑：
把用户问题和电影书源做一个整合加工，类似于知识库
这样做是为了把某瓣电影的数据当作数据源的简易写法，也可以做成知识库的JSON规范来调用。
现在，你的问题和数据都传给AI了，把输出传递给AI对话模块即可
这样，一个简易的AI电影助手就做好了，可以实时拉取电影信息来作为回复。
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