fast api 是什么？

ComfyUI GeminiAPI 相关内容如下： 用途：用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装： 1. 将此存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。 2. 安装所需依赖： 如果使用 ComfyUI 便携版。 如果使用自己的 Python 环境。 通过 ComfyUI Manager 安装： 1. 在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager。 2. 在 Manager 中搜索“Gemini API”。 3. 点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。 输入参数： prompt（必填）：描述想要生成的图像的文本提示词。 api_key（必填）：Google Gemini API 密钥（首次设置后会自动保存）。 model：模型选择。 width：生成图像的宽度（512 2048 像素）。 height：生成图像的高度（512 2048 像素）。 temperature：控制生成多样性的参数（0.0 2.0）。 seed（可选）：随机种子，指定值可重现结果。 image（可选）：参考图像输入，用于风格引导。 输出： image：生成的图像，可以连接到 ComfyUI 的其他节点。 API Respond：包含处理日志和 API 返回的文本信息。 使用场景： 创建独特的概念艺术。 基于文本描述生成图像。 使用参考图像创建风格一致的新图像。 基于图像的编辑操作。 API key 获取：在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key（需要网络环境），有免费的额度，访问 https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 温度参数说明：温度值范围为 0.0 到 2.0，较低的温度（接近 0）生成更确定性、可预测的结果，较高的温度（接近 2）生成更多样化、创造性的结果，默认值 1.0 平衡确定性和创造性。 注意事项： API 可能有使用限制或费用，请查阅 Google 的官方文档。 图像生成质量和速度取决于 Google 的服务器状态和您的网络连接。 参考图像功能会将您的图像提供给 Google 服务，请注意隐私影响。 首次使用时需要输入 API 密钥，之后会自动存储在节点目录中的 gemini_api_key.txt 文件中。

Grok API 可以用在以下软件上： 1. 扣子工作流：可以用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，还能参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译：由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景，比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP：比如通过快捷方式接入 Siri。 此外，xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本，如 grok3beta、mini、fast 等，满足不同场景需求，上下文窗口达 131K，支持图像输入输出，但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。

Jina DeepSearch 是一项基于推理大模型的深度搜索服务，其 API 已上线且开源。它可以在搜索时进行不断推理、迭代、探索、读取和归纳总结，直到找到最优答案为止。与 OpenAI 和 Gemini 不同，Jina DeepSearch 专注于通过迭代提供准确的答案，而不是生成长篇文章。它针对深度网络搜索的快速、精确答案进行了优化，而不是创建全面的报告。 使用入口：官方深度搜索 API 与 OpenAI API 架构完全兼容，您可以前往官网（jina.ai/deepsearch）了解详情；或者前往应用页面（search.jina.ai）体验。 此外，北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调。DeepSeekV3 降至原价的 50%，DeepSeekR1 低至 25%，鼓励用户在夜间空闲时段调用 API，以更低成本享受服务。

以下是关于 API 的相关信息： ComfyUI GeminiAPI： 用于在 ComfyUI 中调用 Google Gemini API。 安装说明： 手动安装：将存储库克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录，安装所需依赖（根据使用的 ComfyUI 版本有所不同）。 通过 ComfyUI Manager 安装：在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager，搜索“Gemini API”并点击安装按钮，安装完成后重启 ComfyUI。 节点说明： Gemini 2.0 image：通过 Gemini API 生成图像的节点。输入参数包括必填的 prompt、api_key，可选的 model、width、height、temperature、seed、image 等。输出包括生成的图像和 API Respond。使用场景包括创建独特的概念艺术、基于文本描述生成图像、使用参考图像创建风格一致的新图像、基于图像的编辑操作。 API 与速率限制： 速率限制是 API 对用户或客户端在指定时间内访问服务器的次数施加的限制。 速率限制的原因包括防止滥用或误用 API、确保公平访问、管理基础设施负载等。 OpenAI 的 API 提供商在 API 使用方面有限制和规定，不同用户类型可获得不同的速率限制，若请求超过限制将返回错误响应。 关于 API 的一般性描述： API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉系统用户想要做的事情，然后把返回的信息发回。 学习使用 GPT 的 Action 工作流包括：确定想要的 GPT 及是否需要外部数据，寻找 API 文档或开发 API 以及编写 Action 里的 Schema 和 Prompt。 对 Action 感兴趣可以从系统了解和学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。

API 是应用程序编程接口（Application Programming Interface）的缩写。它是软件之间进行交互和数据交换的接口，使得开发者能够访问和使用另一个程序或服务的功能，而无需了解其内部实现的详细信息。 API 就像是一个信差，接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 APIKey 是一种实现对 API 访问控制的方法，通常是一串字符串，用于身份验证和访问控制。当开发者或应用程序尝试通过 API 与另一个程序或服务交互时，APIKey 作为请求的一部分被发送，以证明请求者具有调用该 API 的权限。APIKey 帮助服务提供商识别调用者身份，监控和控制 API 的使用情况，以及防止未经授权的访问。 要使用 API，通常需要去官网寻找 API 文档，API 的规则一般会写在网站的开发者相关页面或 API 文档里。例如，TMDB 的搜索电影 API 文档的网址是：https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在 API 文档中，会详细告知如何使用相应的 API，包括请求方法、所需的查询参数等。您可以在文档中进行相关配置和操作。 登录网站寻找 Apikeys 创建新的密钥（记得保存好、不要泄露）。使用 APIKEY 可能需要单独充值，一共有两种模式可以使用： 1. 使用官方的 key 网站：https://platform.openai.com/apikeys 创建好您的 key 后记得复制保存。 2. 如果觉得充值比较麻烦可以考虑用第三方的网站：https://www.gptapi.us/register?aff=WLkA ，这个充值起来方便一些，模型选择也可以多一些。

以下是一些提供免费 API 接口的大模型： 1. Silicon 硅基接口：有众多开源模型（Yi、Qwen、Llama、Gemma 等）免费使用，还赠送 14 元体验金，有效期未知。注册和使用地址为，邀请码：ESTKPm3J。注册登录后，单击左边栏的 API 密钥，单击新建 API 密钥，单击密钥即可完成 API 密钥的复制。它支持多种大模型，也支持文生图、图生图、文生视频。 2. 智普 GLM4 接口：在 BigModel.cn 上通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利。进入个人中心，先完成实名认证，再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥，进入后单击右上角的添加 API，鼠标移至密钥上方，单击复制即可得到智普的 API key。 3. 阿里的通义千问大模型：打开链接，创建个 API key。 4. 智谱 AI（ChatGLM）：有免费接口。 5. 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口。 此外，谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）和海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费的，但需要给服务器挂梯子。

以下是 COW 微信机器人、FastGpt 微信机器人、COZE 微信机器人的区别： COW 微信机器人： 基于 Hook 机制，具有相对更高的稳定性和安全性，更简单易上手。 目前插件相对较少，仅支持 Windows 系统。 可以不用服务器，对小白更加友好。 能够结合 FastGPT 进行使用。 具备基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发等功能，还有安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等有趣的小功能。 FastGpt 微信机器人：可以与 COW 微信机器人结合使用。 COZE 微信机器人：在 6 月底的微信机器人共建中有所提及，有多种玩法，如对接 llm key 的玩法等。在百炼平台里的“应用”概念类似于 COZE 中的“bot”。

FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，不同于编码方式。 开箱即用：具有开箱即用的功能，其他系统通常不具备。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 配置 FastGPT 的步骤如下： 1. 回到宝塔系统中，点击【文件】菜单。 2. 找到 rootfastgpt 文件夹。 3. 找到 2 个文件 dockercompose.yml 和 config.json 进行修改。 首先修改 dockercompose.yml： 在第 53 行找到 OPENAI_BASE_URL，填入 http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3001/v1（举例：http://11.123.23.454:3001/v1），默认 root 密码 1234。 在第 54 行找到 CHAT_API_KEY，填入刚刚在 OneAPI 复制的 sk 开头的令牌。 点击保存，关闭。 4. 打开 config.json，Ctrl+A 全选删除全部代码，把以下内容粘贴进入，点击保存。 5. 保存文件后，在当前文件夹，点击顶部的“终端”按钮，执行启动命令 dockercompose up d 。

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议： 1. 充分描述任务： 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本： 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法： 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词：英文和中文。 示例：以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘： 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词：英文和中文。 示例：以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法： 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。 示例：按照设定进行示例。

在 FastGPT 里搭建企业微信可以按照以下步骤进行： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建到这里就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 接入微信： 克隆项目代码，如遇网络问题，可把链接替换为国内镜像。 安装 Python 3 和 pip。 安装核心依赖（必选）和拓展依赖（可选，建议安装）。 复制一份 config 文件，方便后续配置。 用公网 ip:3000 打开 FastGpt，在应用中获取对外的 API 接口（操作：应用>发布应用>Api 访问），点击“新建”API 秘钥，复制 API KEY 和新建按钮旁边的 API 根地址 2 个内容，用于配置接入微信。 回到宝塔，在【文件】菜单中找到 root 下的 chatgptonwechat 文件夹中的 config.json 文件，双击文件，复制下方的配置全部替换掉并保存文件。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】，运行程序，返回扫描执行命令后的“终端”内的二维码，完成登录。 4. 搭建完后想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 此外，还有以下补充内容： 第四天教程：FastGPT 教学中的部署项目： 1. 使用特定版本的微信，点击下载进行替换安装。若下载不了，可去 https://f.ws59.cn/f/egjbgm2p565 复制链接到浏览器打开。若过期，去公众号回复：Hook，自动获取下载地址。 2. 下载 NGCbot 机器人项目，解压缩。 3. 解压后，在空白处 shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，打开 shell 窗口后粘贴代码并回车。 4. 在当前的 NGCbot 文件夹下，找到 Config 文件中的 config.yaml，右键选择用记事本方式打开。

FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 优势： 在知识库召回方面表现比 define 更好，适合知识库对话或关键字对话场景。 本地搭建的词库在日常使用场景中更落地、实用。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，而其他问答系统基于规则、基于检索等。 知识库支持：支持，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：可视化，其他问答系统多为编码。 开箱即用：是，其他问答系统否。 相关资源： 使用方法：在宝塔面板中安装 Docker，然后通过终端输入命令，进入 FastGPT 文件夹。可能会遇到下载速度慢或无法下载的问题，可尝试按 control+c 然后再右键粘贴，点击回车。文件下载慢可通过更改镜像地址（如更换为阿里云的镜像地址）提高下载速度。FastGPT 商用需注意要有商业许可和付费，需查看开源协议。

FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识库问答系统，具有以下特点和优势： 特点： 基于 LLM 的问答：采用先进的 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 知识库支持：可连接外部知识库获取更全面信息。 可视化工作流：提供可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 开箱即用：具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便快速上手。 应用场景： 客服问答：构建智能客服系统，提供 7x24 小时自动问答服务。 知识库搜索：用于构建知识库搜索系统，帮助用户快速找到所需信息。 文档生成：自动生成新闻稿件、产品说明书等文档。 数据分析：分析文本数据，提取关键信息并生成报告。 与其他问答系统的比较： 技术基础：基于 LLM，区别于基于规则、基于检索等其他问答系统。 知识库支持：支持连接外部知识库，部分其他问答系统仅部分支持。 工作流编排：采用可视化编排，不同于其他系统的编码方式。 开箱即用：具有开箱即用的特点，其他系统通常不具备。 以下是一些关于 FastGPT 的其他资源： 此外，在解决问题的思路上，如对于单次请求不能很好完成所有事情的情况，可将其拆分，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务。例如 AutoGPT 采用了这种规划和执行的方式，但落地困难。而 FastGPT 搞了可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，各家纷纷开始进行相关工作。