InsightFlow 介绍

1. 什么是 InsightFlow？

InsightFlow 是 GoInsight.AI 的核心模块，它通过拖放界面帮助企业可视化设计和自动化业务流程，实现跨系统操作编排、数据传输、条件逻辑以及其他业务流程的自动化管理。

每个工作流由多个节点组成，例如知识库检索、大模型 (LLM) 和 HTTP 请求节点，它们通过逻辑链接相互连接。节点间动态数据传输，让非技术用户也能轻松配置复杂业务流程，无需编程即可构建企业级自动化。

核心概念

• 节点：节点是工作流中的核心组件，每个节点负责执行特定任务。
• 变量：变量用于工作流中存储和传递数据，在不同节点之间共享信息。

快速指南：

2. 节点

节点是工作流中的独立操作单元，代表特定的任务、事件或决策点。每个节点执行特定功能，并根据其配置和输入条件决定下一个执行路径。

节点通过链接连接，组成一个完整的工作流结构，使数据和操作在工作流中顺畅流转。

2.1 基础节点

GoInsight.AI 提供以下基础节点。每个节点都具备独特功能，用户可以灵活组合，设计出满足各类业务需求的工作流。

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  开始节点
  开始节点是工作流的入口点，主要用于初始化工作流，并为后续节点提供所需的输入信息。您可以在此添加不同类型的变量，以便后续节点正确处理和使用数据。
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  结束节点
  该节点仅适用于服务式工作流。作为工作流的终点，结束节点允许您选择上游节点的输出变量。每个工作流至少需要一个结束节点来确保完整性，并支持多分支设计以构建更复杂的工作流逻辑。
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  进度更新
  该节点仅适用于对话式工作流。当工作流运行至此节点时，将输出工作流的执行进度。
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  回复输出
  该节点仅适用于对话式工作流，用于输出经过处理的数据或消息。
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  智能代理
  此节点具备“智能决策 + 工具调用”功能，支持大模型 (LLM) 在运行时根据代理策略自主选择并调用工具，从而完成多步推理或操作。
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  大模型 (LLM)
  使用大模型处理输入数据并生成高级自然语言输出。此节点灵活支持多角色设置和提示词格式，助您精确配置模型行为。
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  知识库检索
  检索与输入问题相关的工作区文档信息并返回结果。这些结果可由其他节点（如 LLM 节点）进一步处理。您可以通过设置相关性阈值和 TopK，获取最相关的知识内容，从而支持下游决策和信息获取。
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  文档读取
  文档读取节点从工作区读取文档内容，并将其存储到变量中，供工作流中的后续节点使用。
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  文档删除
  删除指定的工作区文档。
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  文档写入
  文档写入节点将信息写入知识库文档，可轻松在工作流中创建或更新知识库文档内容。
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  HTTP 请求
  通过发送 HTTP 请求并处理响应数据与外部 API/服务交互。通过此节点，您可以灵活访问和操作远程资源。您可以选择不同的 HTTP 方法并配置请求 URL、标头、参数和正文，以与外部 API/服务进行交互。
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  知识聚焦大模型
  该节点仅适用于对话式工作流。GoInsight.AI 的大模型专为安全的文档特定问答而设计。它不会回答超出您数据范围的问题，并受到未经授权指令的保护。
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  条件跳转
  用于根据不同条件选择分支。它支持使用 AND/OR 组合多个条件。通过特定的条件检查，您可以控制工作流执行路径并构建更灵活的控制逻辑。
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  自然语义分类器
  将输入文本分类到预定义类别。此节点使用大模型推理来识别文本所属类别，帮助您快速路由和处理相关问题。
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  分支聚合器
  合并工作流中不同分支的结果。它将每个分支的变量值聚合为统一输出，以便下游处理。此节点通常在条件跳转或多分支选择器之后使用。
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  多分支选择
  根据输入变量的值选择分支。您可以定义多个案例（条件）。节点通过将输入值与每个案例进行比较来决定执行哪个分支。
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  循环
  根据计数或集合多次运行子流程，将指定数据逐轮传递到子流程并聚合输出。这对于批量处理、批量调用或生成数据列表非常有用。
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  互动表单
  在工作流中定义结构化表单以收集数据。当工作流运行到此节点时，它会根据您的配置在后端生成一个表单实例——此节点不会将表单发送给用户。它仅定义表单的结构/内容并生成表单访问链接。此节点通常与“暂停与恢复”节点一起使用，先暂停工作流，然后当表单提交、取消、超时或撤销后，沿指定分支继续。
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  暂停与恢复
  暂停（挂起）当前工作流并等待外部操作结果。在发生提交/取消/超时/撤销事件后，它将根据预设的恢复条件和分支继续执行。
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  延迟
  在继续之前将工作流延迟指定的时间。
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  自动继续
  使用“自动继续”节点决定：如果不需要人工干预，智能代理自动继续；如果需要，则将决策留给人工。
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  文本模板
  通过定义模板和输入变量，动态生成文本输出。支持 Jinja2 和 Go Text Template 语法。
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  代码执行
  运行自定义代码以执行特定的计算或数据处理任务。
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  JSON 变量提取器
  从 JSON 格式数据中提取特定变量或值。
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  变量赋值
  为变量设置特定值。
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  自然语义变量提取器
  设置或更新工作流中用于后续节点的变量值。
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  自然语言参数提取器
  调用大模型识别和分析自然语言输入，然后提取并输出您预定义的结构化变量/参数值。
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  工具调用
  动态调用账户下现有工具。

2.2 工具

工具是 GoInsight.AI 的核心组成部分，扩展了企业工作流的能力。GoInsight.AI 提供丰富的内置工具，并内置工作流引擎，使企业能够根据自身需求创建自定义工具。

2.3 服务

服务允许用户将复杂的工作流发布为可重复使用的服务，这些服务可以被其他工作流调用。

3. 变量

变量用于在工作流中存储和传递数据，使不同节点间能够共享信息。根据其范围和用途，变量可分为不同类型。

3.1 系统变量

系统变量是工作流中预定义的系统级参数，可被其他节点全局访问。

对话式工作流提供以下系统变量：

服务式工作流提供以下系统变量：

3.2 会话变量

会话变量用于在每次工作流执行期间存储和传递数据。每个工作流会话拥有独立的会话变量，彼此之间互不影响。

3.3 内部变量

内部变量仅在工作流内部可访问和可见，无法从外部访问或调用。

主要用于存储工作流执行期间的临时数据、中间状态或配置信息，例如以下几种情况：

• 工作流循环中使用的计数器，或工具调用的临时缓存。
• 节点间传递但不对外暴露的中间计算结果。
• 默认工作流配置，例如超时设置或内部状态标志等。

设计内部变量的目的是为了以下几点：

• 封装性：隐藏工作流的实现细节，防止外部用户因意外修改而影响工作流逻辑。
• 安全性：避免敏感的中间数据或配置信息被外部访问。
• 简化性：通过让用户只需关注输入和输出，无需了解内部执行逻辑，从而减少外部调用的复杂性。

当工作流被外部调用时，内部变量（受保护）的访问将受到限制，且不会被暴露或传递给外部。