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在当今快速发展的人工智能领域，工作流编排的能力已成为提升用户体验和应用效率的关键因素。FastGPT作为一款强大的知识库和工作流工具，凭借其灵活的节点设计和简化的操作流程，帮助用户快速构建高效的知识库应用。本文将深入探讨FastGPT的工作流编排，带您了解其核心功能、节点类型及流向控制，助您在实际应用中游刃有余。
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一、工作流编排概述
在FastGPT中，工作流编排是其核心功能之一。用户使用FastGPT的主要原因是其强大的知识库，而工作流则是提升用户体验的重要保障。通过简单的操作，用户可以快速构建知识库应用，工作流的强大功能可见一斑。
在FastGPT 4.7版本中，工作流被称为高级编排，节点拥有多个输入和输出连接点，但不同连接点之间可能存在不兼容的情况，这使得新手用户在上手时面临一定挑战。然而，在4.8版本中，节点的连接点数量得到了显著简化，许多连接点被转化为节点内的参数，使用方式也进行了优化。错误提示变得更加清晰友好，极大降低了新手用户的学习成本，值得为FastGPT的开发团队点赞👏。
工作流编排的核心在于节点和流向。在编排应用时，我们需要考虑节点的功能以及数据流向的控制，接下来将详细探讨这两个方面。
二、FastGPT的节点类型
在FastGPT中，打开任何已创建的应用并进入流程编排页面，点击左侧的“+”按钮，即可查看所有可用的节点类型，这些节点实际上就是插件。FastGPT官方将插件分为三类：基础功能插件、系统插件和团队插件。接下来，我们将简要介绍这三种插件类型。
1. 基础功能插件
基础功能插件分为几个小类，其中第一类是文本输出。
(1) 文本输出
在文本输出分类中，有两个主要插件：AI对话和指定回复。这两个插件都具备直接输出内容的功能。在我们的知识库应用中，AI对话插件已经得到了广泛应用，任何需要进行AI对话的场景，都可以使用这一插件来实现。它为用户提供了便捷的交互体验，帮助用户快速获取所需信息。
在使用这些插件时，只需调整相应的参数即可。例如，您可以设置所使用的大模型、对Token的限制以及发散度的限制等，以便优化输出效果。
指定回复插件的主要功能是针对特定文本进行回复。例如，当用户询问某个问题而知识库中未能找到相关信息时，您可以设置插件固定回复一段文本，如“很抱歉，在知识库中查不到相关信息。”此外，该插件还可以用于调试场景。如果您发起了一个HTTP请求，返回的所有内容都可以通过指定回复插件进行输出，这样在调试过程中将极为方便。
(2) 功能调用
功能调用分类包含四个主要插件：知识库搜索、工具调用、问题分类和文本内容提取。
- 知识库搜索插件：在上一章中我们已经介绍过该插件，它的主要功能是对接现有的知识库，以便从中检索所需内容。这一插件使得用户能够快速找到相关信息，提高了知识库的使用效率。
- 工具调用插件：此插件允许用户调用外部工具和服务，以扩展应用的功能和灵活性。
- 问题分类插件：该插件能够帮助将用户提出的问题进行分类，以便更好地管理和处理。
- 文本内容提取插件：此插件用于从文本中提取关键信息，帮助用户快速获取所需数据。
通过这些功能调用插件，用户可以实现更复杂的操作和更高效的信息处理。
工具调用插件是实验性质的，类似于大模型中的function call，有兴趣的可以去探索一下。
问题分类插件主要用于对用户提出的问题进行分类。根据分类结果，您可以将其与不同的节点进行对接，从而实现多个分支功能。这种机制类似于编程中的switch语句，使得用户能够根据不同的输入情况，灵活地选择相应的处理路径。
文本内容提取插件利用AI技术，从输入的文本中提取所需的信息。例如，在预订会议室的场景中，您可以使用这个插件来自动提取会议地点、会议时间等关键参数。通过这种方式，用户无需手动输入所有信息，系统能够智能识别并提取出重要数据，从而提高了操作的便捷性和效率。
(3) 工具
在工具这一分类中，有三个主要插件：判断器、变量更新和代码运行。
- 判断器：此功能在上一个版本中作为系统插件存在，但在当前版本中进行了较大改进。之前，判断器支持正则表达式，而现在已经去掉了这一功能，转而将if/else分支的判断条件进行了明确化，并新增了多种具体的比较符。这使得使用判断器时更加直观和便捷，用户可以更轻松地设定判断逻辑。
- 代码运行插件：允许您执行一段JavaScript代码。在这个插件中，您可以定义自己的函数，并且函数中的变量可以从之前的节点或系统变量中提取出来。
(4) 外部调用
外部调用插件使您能够通过应用调用其他已经编排好的应用。这种设计允许将一些复杂的功能封装成独立的应用，从而在其他应用中直接调用。这不仅隐藏了应用内部的实现逻辑，还无形中提升了应用的复用性，体现了模块化的思路。
HTTP请求插件可能是使用频率最高的插件之一。它支持发起多种类型的请求，包括GET、POST、DELETE等。这使得在需要调用外部接口的场景中，HTTP请求插件成为不可或缺的工具。
Laf函数调用插件专门用于调用通过Laf平台部署的云函数。如果您的函数是基于Laf部署的，那么使用这个插件将是必不可少的。它使得与云端服务的交互变得简单高效，便于实现更复杂的业务逻辑。
(5) 其他
知识库搜索合并插件：该插件能够将多个知识库搜索的结果进行合并，并使用RRF（Ranked Retrieval Fusion）算法对结果进行排序。排序后的结果可以输出到后续节点使用，从而为用户提供更为精确和全面的信息。这一功能极大地提升了知识库查询的灵活性和有效性，使得用户能够更方便地获取所需信息。
2. 系统插件
系统插件包含三个主要功能：文本加工、获取当前时间和自定义反馈。
- 文本加工插件主要用于变量替换。您可以在前面的节点中输出一些值，并在这个插件中将它们作为变量进行文本替换，系统变量也同样适用。通常，这个插件用于格式化输出，例如生成固定格式的文本或输出符合JSON格式的文本等。通过文本加工插件，用户能够灵活地处理和展示数据，提高信息传递的清晰度和规范性。
3. 团队插件
团队插件主要用于存放您自定义的插件。在这个分类中，您可以找到所有自己创建的各种插件。例如，如果您自定义了一个名为echo的插件，那么它将出现在这里，您可以在不同的应用中自由使用。
三、工作流中的流向
在FastGPT 4.8版本的工作流编排中，流向控制得到了大幅简化。每个节点通常有四个连接点：上边和左边的连接点为前置连接点，用于接收前面节点的输入；而右边和下边的连接点则为后置连接点，可以连接到后续节点，并将数据传递给它们。
用户只需根据应用的逻辑需求，顺序连接节点即可。在创建应用时，从FastGPT预置的几类应用中，您可以直观地看到节点之间是如何连接以及数据如何传递的。
为了提高工作流的编排能力，建议多进行操作实践，尽量使用各个插件，深入了解它们的特点。这样，您在实际应用中就能迅速根据业务需求编排出相应的应用。
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结语
FastGPT的工作流编排功能为用户提供了灵活、高效的知识库应用构建方式。通过深入了解节点类型和流向控制，您可以更好地利用FastGPT的强大功能，提升工作效率和用户体验。希望本文能为您在FastGPT的使用中提供实用的指导和帮助，让您在工作流编排的道路上越走越远！🌟
如果您对FastGPT的工作流编排有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言，我们将竭诚为您解答！
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