# 大模型节点

大模型节点是基础节点之一。通过该节点，你可以在工作流中直接调用大型语言模型来处理自然语言任务。

# 节点说明

大模型节点能够根据你提供的输入参数和提示词，调用大语言模型生成文本回复。它通常用于完成各种文本生成与处理任务，例如：

该节点依赖于大语言模型的核心能力。你可以根据业务需求选择不同的模型，并通过配置提示词来定义模型的角色和回复风格。

在此项中选择需要调用的具体模型。模型的选择直接影响输出内容的质量，请根据实际任务场景（如对创意性、准确性、成本的要求）进行选择。

此项用于定义需要传递给模型的动态内容。你可以在“系统提示词”和“用户提示词”中引用此处设置的输入参数，实现提示词的动态化。

添加输入参数时，需要设置变量名和变量值。变量值可以设置为固定文本，也可以引用上游节点的输出结果。

会话历史功能：在多轮对话场景（例如在对话流中），你可以开启此功能。开启后，系统会将当前用户与智能体的近期对话记录连同提示词一并传递给模型，帮助模型理解上下文，生成更连贯的回复。对于单次问答场景，通常无需开启。

系统提示词用于定义模型的角色身份、行为准则和回复风格。

编写时，可以引用已定义的输入参数，格式为

 {{变量名}}

如在开始节点定义了字符类型变量question ，在大模型系统提示词中可使用{{question}},如用户的问题是{{question}}

对于复杂变量，还支持

{{变量名.子属性名}}

如将question定义为对象{context: "介绍普元信息"}，则需要用户的问题是:{{question.context}}

或

 {{变量名[索引]}}

如将question定义为对象["我的问题是:"]，则需要用户的要求是:{{question[0]}}。

用户提示词代表本轮对话中用户的具体指令或问题。它同样可以引用输入参数中的变量，为模型提供最新的任务指引。

此项用于定义本节点输出内容的格式和结构。

为输出参数设置清晰的名称和描述，有助于模型更准确地填充内容。例如，一个用于改写查询的节点，可以设置 new_query（改写后的查询）和 reason（改写原因）两个参数。

注意：当节点的“异常处理”方式设置为“返回设定内容”或“执行异常流程”时，输出格式将固定为 JSON，并自动包含 isSuccess和 errorBody等用于传递异常信息的参数。

默认情况下，节点运行超时、运行异常时，工作流会中断，工作流调试界面或 API 中会返回错误信息。你也可以手动设置节点运行超时等异常情况下的处理方式，例如超时时间、是否重试、是否跳转异常分支等。

异常处理设置	说明
超时时间	超时时间指节点运行的最大耗时，如果超过此时长，则判断为节点运行超时。默认情况下，节点的超时时间默认为 60s，即 1 分钟。你也可以将其改为 0.1s~60s，灵活控制超时时间。
重试次数	节点运行超时或异常时，默认不重试，你也可以设置为重试 1、2、3 次。同时可以选择重试时的备选模型
异常处理方式	节点运行超时或异常时，默认中断工作流。你也可以手动修改此节点的异常处理方式：中断流程：工作流执行中断，不再运行后续节点。返回设定内容：发生异常后，工作流运行不会中断。开发者可自定义设置需要返回的输出字段内容，必须是输出中已定义的字段，且格式为合法的 JSON 格式。另外，节点还会返回输出参数 isSuccess、errorBody，传递节点异常的详细信息。执行异常流程：发生异常后，工作流运行不会中断，转而执行异常流程分析，开发者需要为新增的异常分支配置处理流程。异常信息会通过节点的输出参数 isSuccess、errorBody 返回。

你可以在此项中自定义异常处理策略，例如：

最简单的的应用实例，既只有开始节点-大模型节点-结束节点

（此处保留，用于后续补充常见问题与解答）