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扣子大数据节点说明

news 2025/11/6 6:45:19

🧠 大模型节点（LLM Node）说明（结构化版）

一、节点概述

功能：调用大语言模型（LLM），根据输入和提示词生成文本。
典型用途：文案生成、文本摘要、扩写、改写、问答、推理等。
核心能力：
- 依赖模型的语言理解与生成能力；
- 可通过提示词（Prompt）控制人设、风格、任务；
- 支持配置模型参数（如温度、最大输出长度等）；
- 支持技能扩展（插件、工作流、知识库）；
- 支持视觉理解（图片输入）；
- 支持续写（长文本生成）；
- 支持异常处理与流式输出。

二、核心配置项

1. 模型（Model）

作用：选择底层 LLM。
影响：输出质量、支持能力（如 Function Call、视觉理解、续写）。
账号限制：
- 个人免费/进阶版：有限模型，有调用次数限制；
- 团队/企业版：可使用火山引擎方舟平台模型。
配置方式：可点击“配置图标”调整模型参数（如 temperature、max_tokens）。

⚠️ 仅支持 Function Call 的模型才能配置技能。

2. 技能（Skills）

扩展模型能力，自动调用外部资源。

技能类型	说明	限制
插件	调用外部工具（如天气、搜索、链接读取）	不支持端插件；输入/输出参数可设“模型可见”
工作流	调用已发布子工作流	不支持含中断节点（如问答、输入节点）的工作流
知识库	检索扣子官方或火山方舟知识库内容	支持上传文档、段落检索

✅ 技能启用后，模型会自动判断调用时机与参数，无需人工编排流程。

技能 vs 独立技能节点对比

对比项	大模型节点内配置技能	独立插件/工作流节点
调用逻辑	模型自动判断（Function Call）	开发者固定编排
灵活性	高（动态决策）	低（静态流程）
稳定性	依赖模型理解能力	更可控、更稳定
适用场景	复杂意图、多工具组合	确定性流程、强依赖顺序

3. 输入（Inputs）

作用：将动态内容注入提示词。
支持类型：所有系统数据类型（包括 image）。
引用方式：在系统/用户提示词中使用 {{变量名}}。
特殊能力：
- 会话历史：开启后自动注入最近多轮对话（适用于多轮场景）；
- 视觉理解：对支持模型，可传入图片（URL 或上传），并在提示词中引用：图片{{img_var}}中有什么？

❗ 图片必须通过视觉理解输入传入，不可直接作为普通输入参数。

4. 提示词（Prompts）

类型	说明	支持变量引用
系统提示词	定义人设、风格、规则	✅ `{{var}}`、`{{obj.field}}`、`{{arr[0]}}`
用户提示词	本轮用户指令或问题	✅ 同上

可插入提示词模板、团队资源库提示词，或手动编写。

5. 输出（Outputs）

输出格式选项：

格式	说明
文本	纯文本，单输出参数 `output`
Markdown	Markdown 文本，单输出参数 `output`
JSON	结构化输出，可定义多个参数（支持导入 JSON 样例自动生成结构）

💡 多参数时，建议为每个参数设置清晰名称 + 描述，帮助模型正确填充。

异常情况下的输出

若异常处理设为“返回设定内容”或“执行异常流程”，输出强制为 JSON，并包含：
- isSuccess: false
- errorBody: { code, message, ... }

6. 续写（Continue Writing）

目的：解决因 max_token 限制导致的截断问题。
机制：自动多次调用模型，拼接完整回复。
前提：
- 模型支持续写（查看模型标签）；
- 开启“续写”开关。
代价：
- 响应时间增加；
- 输入 Token 消耗增加（每次续写需带上历史输出）；
- 可能因超时导致工作流失败。

7. 异常处理（Error Handling）

配置项	说明
超时时间	默认 180s，可设为 0.1s ~ 600s
重试次数	默认 0，最多 1 次；可指定备选模型
异常处理方式	• 中断流程（默认） • 返回设定内容（需提供合法 JSON） • 执行异常流程（需额外编排异常分支）

⚠️ 开启流式输出后，一旦开始输出，无法重试或跳转异常分支。

三、常见问题（FAQ）

问题	解答
Q：为什么模型输出和节点输出不一致？	建议为输出参数设置明确名称与描述，引导模型正确填充字段。
Q：为什么返回的是 JSON 而不是变量值？	单参数时可流式输出原始值；多参数时需等待完整结果，故以 JSON 返回。
Q：如何避免 JSON 输出？	在提示词中明确要求“只输出纯文本”，或在后续加代码节点解析格式。

📄 示例 YAML 配置

场景：使用插件技能 + JSON 输出（天气穿搭推荐）

schema_version: "1.0.0"
name: "llm_with_weather_plugin"
description: "大模型自动调用天气插件生成穿搭建议"
mode: workflow
icon: plugin_icon/workflow.pngnodes:- id: "100001"type: starttitle: 开始icon: https://lf3-static.bytednsdoc.com/obj/eden-cn/dvsmryvd_avi_dvsm/ljhwZthlaukjlkulzlp/icon/icon-Start-v2.jpgdescription: 输入城市position: { x: 200, y: 100 }parameters:node_outputs:city:type: stringrequired: truedescription: 用户所在城市- id: "200001"type: llmtitle: 穿搭推荐icon: https://lf3-static.bytednsdoc.com/obj/eden-cn/dvsmryvd_avi_dvsm/ljhwZthlaukjlkulzlp/icon/icon-LLM-v2.jpgdescription: 调用天气插件并生成推荐position: { x: 600, y: 100 }parameters:# 模型选择modelConfig:modelName: "豆包·工具调用"  # 必须支持 Function Call# 输入参数node_inputs:- name: cityinput:value:ref_node: "100001"path: "city"# 系统提示词（引用变量 + 技能）systemPrompt: |你是一个时尚顾问。请先调用天气插件查询 {{city}} 的天气，然后根据天气推荐合适的穿搭。输出必须为 JSON 格式，包含字段：- outfit: 推荐的穿搭（字符串）- reason: 推荐理由（字符串）# 用户提示词userPrompt: "请为 {{city}} 推荐今日穿搭。"# 技能配置：添加天气插件skills:plugins:- pluginId: "weather_plugin_v1"inputs:- name: locationfromModel: true  # 由模型自动生成参数值value: nulloutputs:- name: temperaturevisibleToModel: true  # 模型可见，用于生成回复- name: conditionvisibleToModel: true# 输出格式：JSONoutputFormat: jsonnode_outputs:outfit:type: stringdescription: 推荐的穿搭reason:type: stringdescription: 推荐理由# 异常处理settingOnError:switch: trueprocessType: 2  # 返回设定内容timeoutMs: 120000retryTimes: 1- id: "900001"type: endtitle: 结束icon: https://lf3-static.bytednsdoc.com/obj/eden-cn/dvsmryvd_avi_dvsm/ljhwZthlaukjlkulzlp/icon/icon-End-v2.jpgposition: { x: 1000, y: 100 }parameters:node_inputs:- name: resultinput:type: objectproperties:outfit: { type: string }reason: { type: string }value:ref_node: "200001"path: "."terminatePlan: returnVariablesedges:- source_node: "100001"target_node: "200001"- source_node: "200001"target_node: "900001"

🖼️ 关键特性对比图示（文字版）

特性	支持情况	说明
Function Call	✅ 仅限特定模型	决定能否使用技能
视觉理解	✅ 仅限支持模型	需通过“视觉理解输入”传图
续写	✅ 仅限带“续写”标签模型	解决长文本截断
流式输出	✅	但开启后无法异常重试
多输出参数	✅（JSON 格式）	需明确定义结构
技能自动调用	✅	模型自主决策，非固定流程
异常流程分支	✅（需手动编排）	仅当 `processType: 3` 时生效