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https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-22 20:37:48 +00:00
4.8.19-feature (#3636)
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This commit is contained in:
@@ -22,10 +22,11 @@ FastGPT v4.8.16 版本开始,商业版用户支持飞书知识库导入,用
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## 2. 配置应用权限
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创建应用后,进入应用可以配置相关权限,这里需要增加两个权限:
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创建应用后,进入应用可以配置相关权限,这里需要增加**3个权限**:
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1. 获取云空间文件夹下的云文档清单
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2. 查看新版文档
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3. 查看、评论、编辑和管理云空间中所有文件
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@@ -1,6 +1,6 @@
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title: "循环执行"
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description: "FastGPT 循环运行节点介绍和使用"
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title: "批量运行"
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description: "FastGPT 批量运行节点介绍和使用"
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icon: "input"
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draft: false
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toc: true
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@@ -9,15 +9,15 @@ weight: 260
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## 节点概述
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【**循环运行**】节点是 FastGPT V4.8.11 版本新增的一个重要功能模块。它允许工作流对数组类型的输入数据进行迭代处理,每次处理数组中的一个元素,并自动执行后续节点,直到完成整个数组的处理。
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【**批量运行**】节点是 FastGPT V4.8.11 版本新增的一个重要功能模块。它允许工作流对数组类型的输入数据进行迭代处理,每次处理数组中的一个元素,并自动执行后续节点,直到完成整个数组的处理。
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这个节点的设计灵感来自编程语言中的循环结构,但以可视化的方式呈现。
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> 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。
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【**循环运行**】节点本质上也是一个 Function,它的主要职责是自动化地重复执行特定的工作流程。
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【**批量运行**】节点本质上也是一个 Function,它的主要职责是自动化地重复执行特定的工作流程。
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## 核心特性
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@@ -41,9 +41,9 @@ weight: 260
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## 应用场景
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【**循环运行**】节点的主要作用是通过自动化的方式扩展工作流的处理能力,使 FastGPT 能够更好地处理批量任务和复杂的数据处理流程。特别是在处理大规模数据或需要多轮迭代的场景下,循环运行节点能显著提升工作流的效率和自动化程度。
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【**批量运行**】节点的主要作用是通过自动化的方式扩展工作流的处理能力,使 FastGPT 能够更好地处理批量任务和复杂的数据处理流程。特别是在处理大规模数据或需要多轮迭代的场景下,批量运行节点能显著提升工作流的效率和自动化程度。
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【**循环运行**】节点特别适合以下场景:
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【**批量运行**】节点特别适合以下场景:
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1. **批量数据处理**
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- 批量翻译文本
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@@ -64,7 +64,7 @@ weight: 260
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### 输入参数设置
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【**循环运行**】节点需要配置两个核心输入参数:
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【**批量运行**】节点需要配置两个核心输入参数:
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1. **数组 (必填)**:接收一个数组类型的输入,可以是:
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- 字符串数组 (`Array<string>`)
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@@ -95,7 +95,7 @@ weight: 260
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### 批量处理数组
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假设我们有一个包含多个文本的数组,需要对每个文本进行 AI 处理。这是循环运行节点最基础也最常见的应用场景。
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假设我们有一个包含多个文本的数组,需要对每个文本进行 AI 处理。这是批量运行节点最基础也最常见的应用场景。
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#### 实现步骤
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@@ -114,9 +114,9 @@ weight: 260
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return { textArray: texts };
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```
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2. 配置循环运行节点
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2. 配置批量运行节点
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- 数组输入:选择上一步代码运行节点的输出变量 `textArray`。
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- 循环体内添加一个【AI 对话】节点,用于处理每个文本。这里我们输入的 prompt 为:`请将这段文本翻译成英文`。
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@@ -128,7 +128,7 @@ weight: 260
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1. 【代码运行】节点执行,生成测试数组
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2. 【循环运行】节点接收数组,开始遍历
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2. 【批量运行】节点接收数组,开始遍历
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3. 对每个数组元素:
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- 【AI 对话】节点处理当前元素
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- 【指定回复】节点输出翻译后的文本
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@@ -144,7 +144,7 @@ weight: 260
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- 需要维护上下文的连贯性
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- 翻译质量需要多轮优化
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【**循环运行**】节点可以很好地解决这些问题。
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【**批量运行**】节点可以很好地解决这些问题。
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#### 实现步骤
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@@ -281,9 +281,9 @@ weight: 260
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这里我们用到了 [Jina AI 开源的一个强大的正则表达式](https://x.com/JinaAI_/status/1823756993108304135),它能利用所有可能的边界线索和启发式方法来精确切分文本。
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2. 配置循环运行节点
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2. 配置批量运行节点
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- 数组输入:选择上一步代码运行节点的输出变量 `chunks`。
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- 循环体内添加一个【代码运行】节点,对源文本进行格式化。
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