高级编排介绍
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高级编排介绍
快速了解 FastGPT 高级编排
FastGPT 从 V4 版本开始采用新的交互方式来构建 AI 应用。使用了 Flow 节点编排（工作流）的方式来实现复杂工作流，提高可玩性和扩展性。但同时也提高了上手的门槛，有一定开发背景的用户使用起来会比较容易。
什么是节点？
在程序中，节点可以理解为一个个 Function 或者接口。可以理解为它就是一个步骤。将多个节点一个个拼接起来，即可一步步的去实现最终的 AI 输出。
如下图，这是一个最简单的 AI 对话。它由用户输入的问题、聊天记录以及 AI 对话节点组成。
执行流程如下：
- 用户输入问题后，会向服务器发送一个请求，并携带问题。从而得到【用户问题】节点的输出。
- 根据设置的【最长记录数】来获取数据库中的记录数，从而得到【聊天记录】节点的输出。 经过上面两个流程，就得到了左侧两个蓝色点的结果。结果会被注入到右侧的【AI】对话节点。
- 【AI 对话】节点根据传入的聊天记录和用户问题，调用对话接口，从而实现回答。（这里的对话结果输出隐藏了起来，默认只要触发了对话节点，就会往客户端输出内容）
节点分类
从功能上，节点可以分为 2 类：
- 系统节点：用户引导（配置一些对话框信息）、用户问题（流程入口）。
- 功能节点：知识库搜索、AI 对话等剩余节点。（这些节点都有输入和输出，可以自由组合）。
节点的组成
每个节点会包含 3 个核心部分：固定参数、外部输入（左边有个圆圈）和输出（右边有个圆圈）。
- 对话模型、温度、回复上限、系统提示词和限定词为固定参数，同时系统提示词和限定词也可以作为外部输入，意味着如果你有输入流向了系统提示词，那么原本填写的内容就会被覆盖。
- 触发器、引用内容、聊天记录和用户问题则为外部输入，需要从其他节点的输出流入。
- 回复结束则为该节点的输出。
重点 - 工作流是如何运行的
与单出入口的工作流不同，FastGPT的工作流可以指定不同的入口，并且没有固定的出口，而是以节点运行结束作为出口，如果在一个轮调用中，所有节点都不再允许，则工作流结束。
不过为了方便阅读，大部分时候，我们仍是设置一个模块作为入口，在工作流中，它被叫做对话入口。下面我们来看下，工作流是如何运行的，以及每个节点何时被触发执行。
记住3个节点可执行的原则：
- 仅关心已连接的外部输入，即左边的圆圈被连接了参数。
- 当已连接的内容都被赋值的时候触发。（这个地方经常会遇到，连接了很多根输入线，但是只要有一个输入没有值，这个节点也不会执行）
- 可以多个输出连接到一个输入，后续的值会覆盖前面的值。
示例 1：
聊天记录节点会自动执行，因此聊天记录输入会自动赋值。当用户发送问题时，【用户问题】节点会输出值，此时【AI 对话】节点的用户问题输入也会被赋值。两个连接的输入都被赋值后，会执行 【AI 对话】节点。
例子 2：
下图是一个知识库搜索例子。
- 历史记录会流入【AI 对话】节点。
- 用户的问题会流入【知识库搜索】和【AI 对话】节点，由于【AI 对话】节点的触发器和引用内容还是空，此时不会执行。
- 【知识库搜索】节点仅一个外部输入，并且被赋值，开始执行。
- 【知识库搜索】结果为空时，“搜索结果不为空”的值为空，不会输出，因此【AI 对话】节点会因为触发器没有赋值而无法执行。而“搜索结果为空”会有输出，流向指定回复的触发器，因此【指定回复】节点进行输出。
- 【知识库搜索】结果不为空时，“搜索结果不为空”和“引用内容”都有输出，会流向【AI 对话】，此时【AI 对话】的 4 个外部输入都被赋值，开始执行。
如何连接节点
- 为了方便识别不同输入输出的类型，FastGPT 给每个节点的输入输出连接点赋予不同的颜色，你可以把相同颜色的连接点连接起来。其中，灰色代表任意类型，可以随意连接。
- 位于左侧的连接点为输入，右侧的为输出，连接只能将一个输入和输出连接起来，不能连接“输入和输入”或者“输出和输出”。
- 可以点击连接线中间的 x 来删除连接线。
- 可以左键点击选中连接线
如何阅读？
- 建议从左往右阅读。
- 从 用户问题 节点开始。用户问题节点，代表的是用户发送了一段文本，触发任务开始。
- 关注【AI 对话】和【指定回复】节点，这两个节点是输出答案的地方。
FAQ
想合并多个输出结果怎么实现？
- 文本加工，可以对字符串进行合并。
- 知识库搜索合并，可以合并多个知识库搜索结果
- 其他结果，无法直接合并，可以考虑传入到
HTTP节点中进行合并，使用[Laf](https://laf.run/)可以快速实现一个无服务器HTTP接口。
节点为什么有2个用户问题
左侧的用户问题是指该节点所需的输入。右侧的用户问题是为了方便后续的连线，输出的值和传入的用户问题一样。