高级编排应用¶

点击【创建】，选择【高级编排】，输入应用名称，可以根据需求选择模板，点击【创建】进入工作流编排页面。

选择应用类型

高级编排应用通过可视化工作流，将 AI 模型、知识库、业务逻辑、外部工具等节点自由组合，进行调试与发布。

注意：

画布上的节点必须在工作流程中，不能有流程外的孤立节点，否则在发布时会校验失败。
每个节点可以根据节点的用途进行重命名，双击节点名称即可重命名，但同一个工作流编排中节点名称不能重复。
连线的后置节点可以引用前置节点的输出参数，如果节点名称变更，需要重新复制变量，参数引用方式是{{节点名称.变量名称}}。

完成工作流程设计之后，使用左下方的画布控制栏，可以对画布进行整体调整，包括画布缩放、节点收缩以及流程一键优化。

默认画布

1 组件概览¶

每个工作流由【基本信息】与【开始】两个基础节点构成，且均不可删除、不可复制。

基本信息：用于配置应用级元数据：应用名称、应用描述、开场白、语音开关等。每个应用仅存在一个该节点。
开始：作流执行的起点，所有后续节点均从此节点开始流转。每个应用仅存在一个该节点。

点击画布右上角【添加组件】，即可通过“点击”或“拖拽”方式将所需节点加入工作流。组件按功能分为四大类，具体说明如下：

类别	组件	作用
基础组件
AI 能力	AI 对话、问题优化、图片生成、图片理解、语音转文本、文本转语音	提供大模型调用及多模态能力
知识库	知识库检索、多路召回	对知识库内容进行语义/关键词检索
业务逻辑	判断器、表单收集、变量赋值、指定回复	控制流程分支、收集信息、修改变量、直接返回固定内容
其他	用户输入、接口传参、MCP 调用、文档内容提取	获取外部输入、调用 MCP 工具、解析文件
工具	自定义工具	将任意工具节点化，支持通过函数、脚本、API 等方式灵活处理复杂需求
应用	子应用调用	一键引入其他已发布的应用作为子流程，直接复用其问答结果，实现快速拼装与能力复用

编排画布

* AI 对话：与AI大模型进行对话节点。  
* 图片理解：识别并理解图片所包含的信息。
* 图片生成：根据提供的文本内容生成图片。
* 知识库检索：关联知识库，检索与问题相关分段的节点。
* 多路召回：使用重排模型对多个知识库的检索结果进行二次召回。
* 判断器：根据不同条件执行不同的节点。
* 指定回复：直接指定回复内容。
* 表单收集：通过表单的方式收集问答所需要的必要信息。
* 问题优化：AI对话的一种，设定了默认的角色和提示词，根据上下文优化问题。   
* 文档内容提取：提取文档中的内容。
* 语音转文本：将音频转换为文本。
* 文本转语音：将文本转换为语音。
* 变量赋值：更新全局变量的值。
* MCP 调用：通过 SSE 协议调用 MCP 服务中的工具。

2 组件使用¶

2.1 基本组件¶

2.1.1 基本信息¶

节点说明：工作流的开始节点，有且唯一，不能删除和复制，问答页面输入的问题会作为该节点的输出参数 {question}，后续节点如需引用可以复制输出参数或选择变量：开始节点->用户问题。

开始节点

文件上传：开启后应用将支持在对话时上传文档。

文档：TXT、MD、DOCX、HTML、CSV、XLSX、XLS、PDF；
图片：JPG、JPEG、PNG、GIF；
音频文件：MP3、WAV、OGG、ACC、M4A；

每次最多上传 10 个文件，单个文件不超过 100 MB，在后续节点中可以对上传后的文件进行处理。默认 3 个文件，单个文件不超过 50 MB。

开始节点-文件上传

用户输入：在会话开始时，需要在用户端提供的必要信息，例如，岗位角色等，以便后续流程可以根据不同输入进行不同的流程设计。

开始节点-用户输入

接口传参：在通过应用公开访问链接时可配置的参数。添加接口参数后将会在公开访 URL 自动增加接口参数，在与第三方系统集成。
语音输入：开启后将支持以语音的方式进行问题的输入，需要使用语音识别模型。
语音播放：开启后回答内容将以语音的方式进行播放，可以使用浏览器内置的播放，也可以使用语音合成模型进行播放。

2.1.2 开始¶

作为流执行的起点，所有后续节点均从此节点开始流转。全局变量：

当前时间 {time}：当前对话的时间。
历史聊天记录 {history_context}：对话的历史记录。
对话id {chat_id}：对话标识。

参数输出：

用户问题 {question}：客户端输入的提问信息。
文档 {document}：客户端上传的文档。

开始节点-用户输入

2.2 AI 功能组件¶

2.2.1 AI 对话¶

节点说明：如果应用需要与 AI 大模型进行对话，则需要在编排中添加 AI 对话组件。

节点设置：

AI 模型：大语言模型的名称以及参数控制。
角色设定：大语言模型回答的角色或身份设定。
提示词：引导模型生成特定输出的详细描述。提示词可以引用前置节点的参数输出，如可以引用前置知识库检索的检索结果和开始节点的问题变量。
历史聊天记录：在当前对话中有关联的历史会话内容。例如，历史聊天记录为 1，表示当前问题以及上一次的对话内容一起输送给大模型。
工具：开启并配置 MCP Server Config 后，大模型会根据提示词内容会主动调用合适的工具。
输出思考：对于模型反馈思考过程的设置与开启，默认开始和结束标签是 <think>、</think> 。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

回答内容 {answer}：根据角色、提示词等内容大语言模型返回的内容。
思考过程 {reasoning_content}：AI 模型的思考过程。

注意：MCP 工具的调用需要大语言模型支持函数调用，如果大语言模型不支持，则配置无效。

AI对话

2.2.2 图片理解¶

节点说明：对用户上传的图片文件进行分析和理解。

节点设置：

图片理解模型：图片理解模型名称。
角色设定：回答的角色或身份设定。
提示词：引导模型生成特定输出的详细描述。
历史聊天记录：在当前对话中有关联的历史会话内容。
选择图片：待理解和分析的图片，默认为当前用户上传的图片文件。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

AI 回答内容{answer}：根据上传的图片以及角色、提示词等信息图片理解模型返回的内容。

图片理解

2.2.3 图片生成¶

节点说明：根据文本描述生成对应的图片。

节点设置：

图片生成模型：图片生成模型名称。
提示词（正向）：引导模型生成积极、建设性输出的文字输入。
提示词（负向）：不应该包含在生成输出中的元素、主题或特征的描述。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

AI 回答内容 {answer}：即图片生成模型根据文本输入生成的图片。
图片 {image}: 生成图片的详细信息。

图片生成

2.2.4 问题优化¶

节点说明：根据当前会话的历史聊天记录，以及在节点设置的大预言模型和提示词，对当前问题进行智能优化。

节点设置：

AI 模型：大语言模型的名称以及参数控制。
角色设定：大语言模型回答的角色或身份设定。
提示词：引导模型生成特定输出的详细描述。
历史聊天记录：在当前对话中有关联的历史会话内容。例如，历史聊天记录为 1，表示当前问题以及上一次的对话内容一起输送给大模型。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

问题优化结果 {answer}：通过大模型优化后的问题。

问题优化

2.2.5 语音转文本¶

节点说明：将音频文件转换为文本。

节点设置：

语音识别模型：选择语音识别模型的名称。
语音文件：即上传的音频文件，支持的格式包括：mp3、wav、ogg、acc。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

结果 {result}：语音转换后的文本内容。

语音转文本

2.2.6 文本转语音¶

节点说明：将文本转换为音频。

节点设置：

语音合成模型：选择可用语音合成模型的名称。
文本内容：选择待合成的文本内容。
返回内容：是否在对话中显示该节点返回的内容。

参数输出：

结果 {result}：将文本转成的音频内容。

文本转语音

2.3 知识库¶

2.3.1 知识库检索¶

节点说明：如果应用需要关联知识库，则需要在编排中添加知识库检索节点，选择知识库、设置检索参数、选择检索的问题。

节点设置：

知识库：待检索的知识库。
检索参数：包括检索模式、相似度阈值、引用分段数量以及最大引用字符数。
检索问题：一般是开始节点的用户问题。

参数输出：

检索结果的分段列表 {paragraph_list}：数组类型，指根据检索问题、检索参数进行检索后命中的分段列表，包含了分段的所有属性；
满足直接回答的分段列表 {is_hit_handling_method_list}：数组类型，指根据检索问题、检索参数进行检索后命中的分段中满足直接回答的所有分段列表，包含了分段的所有属性；
检索结果 {data}：字符串类型，指根据检索问题、检索参数进行检索后命中的分段内容；
满足直接回答的分段内容 {directly_return}：字符串类型，指根据检索问题、检索参数进行检索后命中的分段中满足直接回答的所有分段内容。

知识库检索