我们非常欢迎各种形式的贡献。如果你对贡献代码感兴趣,可以查看我们的 GitHubIssues,大展身手,向我们展示你的奇思妙想。 🌟 Star History Releases167 V4.9.10-fix2Latest May 28, 2025 + 166 releases Contributors134 + 120 contributors Languages TypeScript85.5% HTML10.2% Python1.9% JavaScript1.8% SCSS0.4% Dockerfile0.2%
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2. 利用 GitHub API 获取 Issues 这一步我们将使用【HTTP 请求】节点来访问 GitHub API 来获取指定项目过去 24 小时内的 Issues。 这里以FastGPT 项目为例。 3. 处理 API 响应数据 获取到原始数据后,我们需要对其进行处理,提取出我们需要的信息。同样使用【代码运行】节点。 完整代码如下: function main({res}...
2. 利用 GitHub API 获取 Issues 这一步我们将使用【HTTP 请求】节点来访问 GitHub API 来获取指定项目过去 24 小时内的 Issues。 这里以FastGPT 项目为例。 3. 处理 API 响应数据 获取到原始数据后,我们需要对其进行处理,提取出我们需要的信息。同样使用【代码运行】节点。 完整代码如下: function main({res}...
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/c121914yu/FastGPT main 4.9.9-test new-license 4.9.8-test http_mcp 4.9.7-dev 4.9.7-fix rerank-usage 4.9.6-test mcp-test mcp-export fix-password-check ...
从github官网下载所有文件,然后进入FastGPT-main/files/dockerdocker compose -f docker-compose-pgvector.yml up #cp docker-compose-pgvector.yml docker-compose.yml #docker compose up并将/projects/app/data/config.json 移动到docker目录下2. 修改 docker-compose.yml 环境变量 PG和milvus无需修改,zilliz参考...
在获取到原始的GitHub API响应数据后，我们需要进一步解析这些数据，以提取出我们真正需要的信息。这一步同样可以通过使用【代码运行】节点来完成。在完成GitHub API响应数据的获取后，紧接着的步骤便是解析这些数据。这一步旨在提取出我们真正关心的信息，为后续的操作和分析奠定基础。同样地，我们可以利用【代码运行】...
首先,我们需要访问 FastGPT 的 GitHub 仓库。在仓库的根目录中找到docker-compose.yml文件。点击文件,然后点击 “Raw”(原始)按钮,文件内容将显示在浏览器中。接下来,右键点击页面,选择 “保存为”,将其保存到您的计算机上。 2.修改docker-compose.yml环境变量 ...
curl-Ohttps://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.ymlcurl-Ohttps://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.jsonopenssl rand-base64756>./mongodb.key chmod600./mongodb.key ...
官网地址为:https://github.com/labring/FastGPT 应用场景 具体的玩法是什么:添加或者采集文章,添加到自己的知识库,FastGPT会向量化保存。整合上ChatGPT。 当你提问的内容匹配到自己采集的文章时,会让AI整合知识库的内容进行回复。 比如:下载100篇指定品类的小红书爆文。配合ChatGPT。