搭建产品介绍工作流

前提条件

已创建茶叶产品介绍知识库。

准备工作

本实践选用平台预置的“DeepSeek-V3”模型。

创建工作流

1. 登录AgentArts智能体开发平台，在左侧导航栏“个人空间”区域，选择目标空间。
2. 单击左侧导航栏“开发中心 > 智能体管理 ”，选择“工作流”页签，单击右上角“创建工作流”。
3. 选择创建“对话型工作流”，在“创建对话型工作流”页面，配置工作流相关信息，参数如表1所示。

   表1 参数说明

   参数名称	示例	说明
   展示名称	产品介绍	在工作流应用界面中展示名称不允许重复，支持中英文、数字、下划线、中划线和空格，长度2~64个字符，且名称首尾不能有空格。
   描述	产品介绍	描述工作流的功能，可直观呈现给用户，长度0~256个字符。

4. 配置完成后单击“立即创建”，进入工作流编排页面。

编排工作流

在工作流编排页面，平台已预设了开始、大模型和结束节点。单击节点右上角的“”，可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点，不支持重命名、复制和删除。

图2 节点的重命名、复制、删除操作

1. 配置“开始”节点。
   单击“开始”节点，该节点已默认配置query参数，表示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数。

   图3 配置开始节点
   

2. 配置“大模型”节点，该节点将从用户输入中提取并解析问题，并用JSON格式输出。
   单击“大模型”节点，参考图4和表2完成参数配置。

   图4 配置大模型节点
   

   表2 参数配置说明

   参数	配置示例	说明
   模型配置	选择模型为“DeepSeek-V3”，单击模型配置区域右上角的可设置模型的温度、核采样、历史对话轮数、最大回复长度、重复语句惩罚等参数，本实践保持默认值。	选择模型接入模块已配置的大语言模型。
   输入参数	定义以下输入参数，单击，添加参数。 参数名称为“query”。 类型、值：选择“引用 > query”。query为“开始”节点的输入变量值。	配置大模型处理需要的输入参数值， 这些值会动态添加到提示词中，默认设置的输入参数名为“query”。
   输出参数	单击输出区域右上角的，选择输出格式为“JSON”。单击，添加参数。 定义以下输出参数，其余保持默认值即可。 “product”类型为“String”。描述为：产品相关描述。	用于解析大模型节点的输出，并提供给后续节点的输出参数引用。
   系统提示词	输入系统提示词后单击“系统提示词”区域右上角的“”，进行提示词优化。 ## 人设 资深茶学专家，具备以下专业能力： 1. 精通六大茶类分类体系 2. 熟悉国内外知名茶叶品牌 3. 掌握茶叶产品命名规范 4. 了解茶文化发展脉络 ## 任务描述 通过自然语言处理技术实现： 1. 准确识别用户输入中的茶类相关实体 2. 区分茶叶品牌与产品类别 3. 输出结构化数据供下游系统使用 ## 约束条件 1. 仅处理与茶类相关的品牌/产品名词 2. 忽略非茶类饮品（如咖啡、果汁） 3. 不返回解释性文字 4. 直接输出标准JSON格式 5. 严格遵循<执行步骤>流程 6. 符合<输出格式>规范 ## 执行步骤 1. 解析用户输入的文本内容 2. 识别包含茶叶特征的词汇： - 品牌特征词：品牌、牌子、厂商 - 品类特征词：红茶/绿茶/乌龙茶等茶类名称 3. 匹配预置的茶类实体库 4. 生成标准化JSON输出 ## 输出格式 要求严格遵循以下格式： json {"product":"识别到的实体"} 示例： 输入：普洱茶哪个牌子好？ 输出：{"product":"普洱茶品牌"}	配置输入给大模型的提示词，系统级提示词，用于指导模型按要求进行回复。支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。
   用户提示词	输入如下内容 {{query}}	配置输入给大模型的提示词，用户级提示器，作为当前用户问题的输入。配置提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。最终替换后的内容会传递给模型。

3. 配置“知识检索”节点，该节点从预先上传的茶叶产品介绍中检索用户的问题，并以数组形式返回匹配到的信息。若未匹配到任何信息，则返回空数组。
   1. 单击“添加节点”，选择“知识检索”节点，并连接“大模型”节点和“知识检索”节点，删除“大模型”节点和“结束”节点之间的连线。
   2. 单击“知识检索”节点，参考图5和表3完成参数配置。
      图5 配置知识检索节点
      

      表3 参数配置说明

      参数	配置示例	说明
      输入参数	填写以下输入参数，单击，添加参数。 参数名称固定为“query”。 类型、值：选择“引用 > product”。product为“大模型”节点的输出变量值。	知识检索的问题需要从前置节点获取时，配置“引用”。 知识检索的问题固定时，配置“输入”。
      知识库	选择用户创建的“茶叶产品介绍”知识库。单击知识库区域右上角的“”可设置知识库的检索策略，相关度阈值，topk召回数量，FAQ直出阈值参数，本实践保持默认值。	/
      -	知识检索节点的输出是一个对象数组，参数名是output_list，表示所有满足检索要求的知识切片。数组中对象有四个属性： document_name，知识切片所在的知识文档名称。 subtitle，知识切片子标题。 content，知识切片的内容。 score，知识切片的匹配度得分，output_list中的元素按照得分由高到低排序。 后续节点引用该输出参数，可以引用output_list，此时将获取全量的检索结果，包括文档名、切片子标题、切片内容和分数。也可以直接引用切片的属性，比如content，此时将获取output_list中第一条记录的切片内容。	用户需要将知识库检索结果给到大模型节点进行总结，大模型节点建议直接引用output_list。 用户需要检索结果中的切片内容列表，可配合代码节点进行处理转换，代码节点直接引用output_list。 用户需要得分最高切片内容，后续节点可以引用content。

4. 配置“结束”节点，输出最终结果。
   1. 连接“知识检索”节点到“结束”节点。
   2. 单击“结束”节点，如图6配置输入参数和回复。
      图6 配置结束节点
      

      表4 参数配置说明

      参数	配置示例	说明
      输入参数	定义以下输入参数。 参数名称为“result”。 类型、值：选择“引用 > content”。content为“知识检索”节点的输出变量值。	输入参数支持引用和输入两种类型，输入参数需要在指定回复的文本框中以{{variable_name}}的形式进行插入才能返回。
      输出参数	-	输出参数将以变量形式返回，支持引用和输入两种类型。
      指定回复	{{result}}	可以在文本框中编辑指定的回复内容，支持在文本中以{{variable_name}}的形式插入输入参数返回或直接返回输入参数。工作流的最终运行结果将按照指定回复中的内容返回。指定回复中不能插入输出参数。

      配置完成后的工作流如图7所示。

      图7 产品介绍工作流全景图
      

调试工作流

1. 编排工作流完成后，在工作流编排界面单击右上角。
2. 在对话框中直接与工作流进行交互，实时观察其执行过程和响应效果，并根据需要对配置进行优化和调整。

   检查节点设置是否有误，常见节点报错可参考应用开发常见问题进行解决。

   图8 试运行
   

3. 在试运行过程中，可以单击右上角查看调试结果，包括运行结果与调用详情。
   图9 运行结果
   
   图10 调用详情
   
   必要时也可以针对工作流中的某个节点单独进行调试，以保证节点的成功运行。以调试“大模型”节点为例。

   1. 在工作流编排页面，单击“大模型”节点的“”，进入节点的调试页面。
   2. 在节点的“配置信息”输入请求参数的值，单击“开始运行”。
      图11 配置节点调试任务
      
   3. 单节点调试成功后，将在该节点显示“运行成功”字样及其运行时间。
      图12 单节点调试结果
      

发布工作流

1. 工作流试运行成功后，在工作流编排页面，单击右上角“提交版本”。
2. 输入版本号与版本描述，如图13所示。
   图13 发布工作流
   

相关文档

• 编排工作流时，画布相关的详细操作介绍，请参见创建工作流。
• 在创建和运行工作流时，可能会遇到的常见问题，请参见《常见问题》。