# AI工作流介绍

AI工作流是一系列可执行指令的集合，用来实现特定的业务逻辑或完成某个任务。它为数据处理和任务执行提供了一个结构化的框架。其核心思想是将大模型的能力与具体的业务需求相结合，通过流程化的方式，更高效、可扩展地开发AI应用。

在AI工作流中，你可以通过可视化的画布，用拖拽节点的方 式快速搭建工作流，并且支持在画布上实时调试。在这里，你可以清晰地看到数据如何流动、任务按什么顺序执行。

# 工作流与对话流

AI工作流提供以下两种类型的工作流：

工作流（Workflow）：用于处理功能类的请求，通过按顺序执行一系列节点来完成特定任务。适合数据自动处理的场景，比如生成行业报告、设计海报、制作绘本等。
对话流（Chatflow）：一种基于对话场景的特殊工作流，更适合处理需要交互的对话类请求。它以对话的方式与用户沟通，并完成复杂的业务逻辑。常用于聊天机器人、个人助手、智能客服、虚拟伴侣等需要在对话中进行复杂处理的场景。 注意: 在创建工作流的时候并不会区分工作流和对话流，只有在工作流中包含直接回复、问答、要素收集节点以及在开始节点开启了对话流参数的工作流才是对话流。

AI工作流的构建基础是节点。每个节点是一个具有独立功能的组件，代表流程中的一个具体步骤。节点负责处理数据、执行任务或运行算法，并且都具有输入和输出端口。每个工作流默认包含一个开始节点和一个结束节点。

通过将不同节点的输出连接到其他节点的输入，你可以将它们串联起来，形成一个完整的操作链。例如，你可以将大模型节点的输出，作为直接回复的输入，这样直接回复就能直接使用大模型生成的内容。在工作流画布上，你能直观地看到这些节点之间的连接关系。

在通过节点编排AI工作流时，灵活性和可扩展性是提高效率的关键。无论是开始节点、结束节点，还是各种功能节点（如大模型节点，意图识别节点、问答节点等），都支持多种数据类型的变量，包括：

你可以根据实际需要直接选用合适的数据类型，无需额外进行数据转换。这大大增强了工作流编排的灵活性，也使其更容易扩展和调整。

全局变量包含了系统自带的默认变量以及用户可自定义的变量，方便在工作流开发过程中使用，位置在工作流画布的右上角，如图

展开后，分为变量列表和全局变量两部分，前者是展示工作流中所有定义的输出变量以及开始节点和全局变量的总览，后者是全局变量编辑的地方，如图

全局变量包含的默认变量介绍

用户需要新增全局变量可以点击Add按钮进行添加

全局变量类型同上述介绍的变量类型，不包含文件类型，同时变量支持设置描述、显示名称、默认值配置。