软件功能管理后台
构建
构建
构建应用支持workflow、助手、技能三种应用的创建。
- Workflow 是低代码编排体系，底层引擎基于 Langgraph，支持 Human in the loop、支持成环
- 助手类似 OpenAI 的 GPTs 产品，主要通过自然语言的 prompt 来定义执行逻辑，以及搭配知识库等工具。
- 技能是基于 Langchain、Langflow，在 Langflow 原生组件的基础上开发了一些新组件，特点是暴露的可调节参数多，但编排逻辑不直观（长期计划用户 workflow 取代技能）。
构建workflow
按照以下操作，创建工作流：
- 基于模板或从零创建工作流。
在左侧导航栏选择【构建】菜单，点击【新建应用】，选择【工作流】，点击【自定义工作流】或基于模板创建工作流。
在创建工作流页面可以自定义工作流头像、名称和描述。
- 工作流编排及调试。
从左侧边栏选择所需的节点，每个节点右侧触点与下一个节点的左侧触点连接，按照业务逻辑进行编排。
节点及变量概念介绍
-
基础节点：开始、输入、输出、大模型、助手、QA 知识库检索、文档知识库问答、报告、代码、条件分支、结束。
-
工具节点：包括内置工具以及用户创建的自定义工具。
支持导出工作流为本地，以及从本地文件导入工作流。
-
- 工作流上线
点击页面【上线按钮】，即可发布工作流
上线成功后可在工作台的【智能体广场】中展示及点击使用。
工作流案例示例
- 多轮对话
场景介绍：人和 AI 进行多轮对话，AI 支持调用工具或查询知识库
效果预览：
要点说明：通过成环来实现多轮输入：输入节点→助手节点→输入节点→助手节点→......
示例文件：将下面的工作流文件保存为json文件可在工作流画布上点击【导入工作流】导入进系统。 - 文档审核
场景介绍：在合同审核等场景中，往往需要提前预置一些审核项/预设问题，无需用户逐一输入，通过批量运行，模型会逐个处理并生成每个问题的答案或进行工具调用。
效果预览：
要点说明：在开始节点中，可以预置多个问题。之后在助手节点（或文档知识库问答节点）可以批量选择这些预置问题，进行后续逻辑运算。
示例文件：将下面的工作流文件保存为json文件可在工作流画布上点击【导入工作流】导入进系统。 - 先查询 QA知识库，后查询文档知识库
场景介绍：在企业客服等场景中，往往存在一些历史沉淀的、准确的问答
QA对，当用户的问题命中 QA
对时，应该直接返回对应的答案，而无法调用大模型能力。只有当 QA
知识库库未检索到相关答案时，才会调用大模型查询相关文档知识库，生成相关答案。
效果预览：
要点说明：
- 先检索 QA 知识库，如有结果，则使用输出节点进行输出；
- 如 QA 知识库无检索结果，则使用文档知识库问答节点进行回复。
示例文件：将下面的工作流文件保存为json文件可在工作流画布上点击【导入工作流】导入进系统。
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14硬件参数简要介绍一下"],"placeholder":"请输入引导问题"}]},{"name":"全局变量","params":[{"key":"user_info","type":"var","label":"用户信息","value":"","global":"key"},{"key":"current_time","type":"var","label":"当前时间","value":"","global":"key"},{"key":"chat_history","type":"chat_history_num","value":10,"global":"key"},{"key":"preset_question","help":"适合文档审核、报告生成等场景，利用提前预置的问题批量进行 RAG 问答。","type":"input_list","label":"预置问题列表","value":[{"key":"a2064e","value":""}],"global":"item:input_list","placeholder":"输入批量预置问题"}]}],"type":"flowNode","dragging":false,"measured":{"width":333,"height":739},"position":{"x":-322.001475694825,"y":-74.5314588248279},"selected":true},{"id":"input_ecba7","data":{"v":"2","id":"input_ecba7","tab":{"value":"dialog_input","options":[{"key":"dialog_input","help":"接收用户从对话框输入的内容。","label":"对话框输入"},{"key":"form_input","help":"将会在用户会话界面弹出一个表单，接收用户从表单提交的内容。","label":"表单输入"}]},"name":"输入","type":"input","description":"接收用户在会话页面的输入，支持 2 种形式：对话框输入，表单输入。","group_params":[{"name":"","params":[{"key":"user_input","tab":"dialog_input","type":"var","label":"输入文本内容","global":"key"},{"key":"dialog_files_content","tab":"dialog_input","type":"var","label":"上传文件内容","global":"key"},{"key":"dialog_files_content_size","min":0,"tab":"dialog_input","type":"char_number","label":"文件内容长度上限","value":15000},{"key":"dialog_file_accept","tab":"dialog_input","type":"select_fileaccept","label":"上传文件类型","value":"all"},{"key":"dialog_image_files","tab":"dialog_input","help":"提取上传文件中的图片文件，当助手或大模型节点使用多模态大模型时，可传入此图片。","type":"var","label":"上传图片文件","global":"key"},{"key":"form_input","tab":"form_input","type":"form","label":"+ 添加表单项","value":[],"global":"item:form_input"}]}],"type":"flowNode","measured":{"width":333,"height":421},"position":{"x":128.29242074765355,"y":-86.27216993579944},"selected":false},{"id":"qa_retriever_bf7e5","data":{"v":"1","id":"qa_retriever_bf7e5","name":"QA知识库检索","type":"qa_retriever","description":"从 QA 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XX 操作，请您确认"，"以下是我的初版草稿，您可以在其基础上进行修改""},{"key":"output_result","type":"output_form","label":"用户输入内容","value":{"type":"","value":""},"global":"value.type=input","options":[],"required":false}]}],"type":"flowNode","dragging":false,"measured":{"width":333,"height":462},"position":{"x":1351.665545707558,"y":-87.16304734203932},"selected":false},{"id":"condition_28290","data":{"v":"1","id":"condition_28290","name":"条件分支","type":"condition","description":"根据条件表达式执行不同的分支。","group_params":[{"params":[{"key":"condition","type":"condition","label":"","value":[{"id":"6c105cbe","operator":"and","conditions":[{"id":"5d3cdc07","left_var":"qa_retriever_bf7e5.retrieved_result","left_label":"QA知识库检索/retrieved_result","right_label":"","right_value":"","right_value_type":"input","comparison_operation":"is_not_empty"}]}]}]}],"type":"flowNode","dragging":false,"measured":{"width":321,"height":347},"position":{"x":869.0389202265517,"y":165.4385147559887},"selected":false},{"id":"rag_e86ed","data":{"v":"1","id":"rag_e86ed","name":"文档知识库问答","type":"rag","description":"根据用户问题从知识库中检索相关内容，结合检索结果调用大模型生成最终结果，支持多个问题并行执行。","group_params":[{"name":"知识库检索设置","params":[{"key":"user_question","help":"当选择多个问题时，将会多次运行本节点，每次运行时从批量问题中取一项进行处理。","test":"var","type":"user_question","label":"用户问题","value":["input_ecba7.user_input"],"varZh":{"start_d8f27.user_info":"开始/user_info","input_ecba7.user_input":"输入/user_input","start_d8f27.chat_history":"开始/chat_history","start_d8f27.current_time":"开始/current_time","input_ecba7.dialog_image_files":"输入/dialog_image_files","input_ecba7.dialog_files_content":"输入/dialog_files_content"},"global":"self=user_prompt","linkage":"output_user_input","required":true,"placeholder":"请选择用户问题"},{"key":"knowledge","type":"knowledge_select_multi","label":"检索范围","value":{"type":"knowledge","value":[{"key":14,"label":"智能客服测试知识库"}]},"required":true,"placeholder":"请选择知识库"},{"key":"user_auth","help":"开启后，只会对用户有使用权限的知识库进行检索。","type":"switch","label":"用户知识库权限校验","value":false},{"key":"max_chunk_size","help":"通过此参数控制最终传给模型的知识库检索结果文本长度，超过模型支持的最大上下文长度可能会导致报错。","type":"number","label":"检索结果长度","value":15000},{"key":"retrieved_result","type":"var","label":"检索结果","global":"self=user_prompt"}]},{"name":"AI回复生成设置","params":[{"key":"system_prompt","type":"var_textarea","label":"系统提示词","value":"你是一位知识库问答助手，遵守以下规则回答问题：\\n1. 请用中文严谨、专业地回答用户的问题。\\n2. 回答时须严格基于【参考文本】中的内容：\\n\\n- 如果【参考文本】中有明确与用户问题相关的文字内容，请依据相关内容进行回答；如果【参考文本】中没有任何与用户问题相关的内容，则直接回复："没有找到相关内容"。\\n- 如果相关内容中包含 markdown 格式的图片（例如 ），必须严格保留其原始 markdown 格式，不得添加引号、代码块（\`或\`\`\`）或其他特殊符号，也不得修改图片路径，保证可以正常渲染 markdown 图片。\\n3. 当【参考文本】中的内容来源于多个不同的信息源时，若相关内容存在明显差异或冲突，请分别列出这些差异或冲突的答案；若无差异或冲突，只给出一个统一的回答即可。","required":true},{"key":"user_prompt","test":"var","type":"var_textarea","label":"用户提示词","value":"用户问题：\`\`\`{{#rag_e86ed.user_question#}}\`\`\`\\n参考文本：\`\`\`{{#rag_e86ed.retrieved_result#}}\`\`\`\\n你的回答：","varZh":{"rag_e86ed.user_question":"user_question","rag_e86ed.retrieved_result":"retrieved_result"},"required":true},{"key":"model_id","type":"bisheng_model","label":"模型","value":1,"required":true,"placeholder":"请在模型管理中配置 LLM 模型"},{"key":"temperature","step":0.1,"type":"slide","label":"温度","scope":[0,2],"value":0.7}]}],"type":"flowNode","dragging":false,"measured":{"width":333,"height":1100},"position":{"x":1440.705891768906,"y":594.3593266417458},"selected":false}],"edges":[{"id":"xy-edge__condition_28290right_handle-rag_e86edleft_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"condition_28290","target":"rag_e86ed","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__qa_retriever_bf7e5right_handle-condition_28290left_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"qa_retriever_bf7e5","target":"condition_28290","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__input_ecba7right_handle-qa_retriever_bf7e5left_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"input_ecba7","target":"qa_retriever_bf7e5","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__start_d8f27right_handle-input_ecba7left_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"start_d8f27","target":"input_ecba7","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__output_e272aright_handle-input_ecba7left_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"output_e272a","target":"input_ecba7","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__condition_282906c105cbe-output_e272aleft_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"condition_28290","target":"output_e272a","animated":true,"sourceHandle":"6c105cbe","targetHandle":"left_handle"},{"id":"xy-edge__rag_e86edright_handle-input_ecba7left_handle","data":{"isDropdownOpen":false},"type":"customEdge","source":"rag_e86ed","target":"input_ecba7","animated":true,"sourceHandle":"right_handle","targetHandle":"left_handle"}],"viewport":{"x":618.4080330476506,"y":-34.119887587218614,"zoom":0.6784498347311112},"source":"58.213.50.254:3001"}
4. 示例文件：将下面的工作流文件保存为json文件可在工作流画布上点击【导入工作流】导入进系统。
5.
### Workflow节点功能说明
6. 开始节点
工作流运行的起始节点（创建工作流时会自动拖出，无法复制和删除）。
配置说明
- 开场白：在工作流运行开始时发送一条消息，支持 Markdown 格式。
- 引导问题：左下角展示若干引导问题，实现引导用户输入的目的。
- 全局变量：
- 当前时间：自动获取当前时间（格式：yyyy-mm-dd hh:mm）。
- 最近 n
条聊天记录：记录会话页面中应用与用户的最新聊天记录，常用于总结历史记录或者基于聊天记录进行业务判断等场景，可自定义需要存储的消息条数n
。
- 预置问题：预置若干文本项，通常用于合同审核等需要批量预置文本的场景。
7. 输入节点
接收并存储用户在会话页面的输入，支持对话框输入和表单输入两种输入方式：
- 对话框输入：接收用户在对话框中输入的内容，存储在user_input
变量中。也可以上传文件和图片，分别存储在dialog_files_content和dialog_image_files
- 表单输入：通过弹出表单接收用户输入。表单项包括文本输入框、下拉选项和文件上传，支持拖拽排序和必填设置，灵活满足各种输入需求。
配置说明
- 对话框输入：无需配置。
- 表单输入：可配置三类表单项的展示名称以及变量名称
- 文本表单：接收用户的文本输入。
- 下拉表单：接收用户的选择结果，支持多选。
- 文件上传表单：接收用户上传的文件，会自动上传到临时知识库。
8. 输出节点
在会话界面中向用户输出指定消息内容（可引用其他节点变量内容），同时支持更丰富的交互形态：
- 无交互：只输出消息内容文本。
- 选择型交互：支持用户选择，适用于多逻辑分支选择、敏感操作待人类确认等场景。
- 输入型交互：支持用户在编辑框中进行文本输入，用户的输入也可以作为变量提取出来，编辑框中支持预置文本（可以引用全局变量），适用于人类提出修改建议等场景。
配置说明：
- 消息内容：消息内容中可手动输入文字，可引用其他节点的全局变量，以及上传文件/图片（点击上传按钮触发）。当运行到输出节点时，会将所有消息内容输出到会话中。
- 选择型交互：手动添加选项，每个选项右侧会自动展示触点，连接到后续不同逻辑分支。
3输入型交互：默认为空，也可手动输入文本或插入其他节点全局变量。会话页面中用
- 户可在此编辑框中进行编辑和确认，确认提交后的内容将会存储在
output_result功能中。
1. 大模型节点
调用大模型接口进行任务处理，可以根据需要选择单次运行或批量运行模式。
配置说明：
- 模型：在下拉框中选择要使用的模型，请先在模型管理功能模块中进行模型配置。
- 温度：调整模型生成内容的随机性，数值越大随机性越高，默认值 0.7。
- 提示词：
- 系统提示词（system prompt），
对应系统消息，用于设置大模型人设属性相关。
- 用户提示词（user
prompt），对应用户消息，用于设置实际会发送的用户消息内容。
- 视觉：视觉功能开关：默认关闭，关闭时不展示变量输入入口。开启后可以输入图片变量。
- 输出：
- 打开"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成的结果将直接展示在会话中（支持流式输出）。
- 关闭"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成结果不会展示在会话中，只会存储在变量中，供后续其他节点引用使用。
批量运行模式说明
{/* */}
- 变量赋值：选择需要批处理的多个变量（例如开始节点中的预置问题列表），当选中多个变量时，会逐一将该变量的值赋值给
batch_variable，通过在用户提示词中引用batch_variable来指代要处理的实际变量。
- 多次运行大模型节点：后端将会多次运行大模型节点，每次运行的结果会分别存储到对应变量中（详见输出变量列表）。如果打开"将输出结果展示在会话中"开关，将会分多条消息进行流式输出。
2. 助手节点
助手节点允许 AI 自主进行任务规划，选择合适的知识库、
mysql数据库或工具进行调用，由 AI 自主决定相关工具的入参。
配置说明
- 模型：在下拉框中选择要使用的模型，请先在模型管理-系统模型设置-助手模型中进行模型配置。
- 温度：调整模型生成内容的随机性，数值越大随机性越高，默认值 0.7。
- 提示词：
- 系统提示词（system prompt），
对应系统消息，用于设置大模型人设属性相关。
- 用户提示词（user
prompt），对应用户消息，用于设置实际会发送的用户消息内容。
- 历史记录：可选择是否包含用户会话中的历史聊天记录信息，需要历史上下文信息时建议打开，支持调整历史上下文消息条数。
- 知识库：AI 可以查询的知识库列表，支持多选，注意 AI
非必须查询知识库，如发生需查询知识库但实际未查询时，需对 prompt
等内容进行优化
- 数据库：目前支持 mysql
数据库，需要填入数据库地址、数据库名称、用户名、密码。
- 工具：AI 可以调用的工具列表，支持多选，注意 AI
非必须调用工具，如未调用时可
- 输出：
- 打开"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成的结果将直接展示在会话中（支持流式输出）。
- 关闭"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成结果不会展示在会话中，只会存储在变量中，供后续其他节点引用使用。
批量运行模式说明
{/* */}
- 变量赋值：选择需要批处理的全局变量（例如开始节点中的预置问题列表），当选中多个变量时，会逐一将该变量的值赋值给
batch_variable。一般后续在用户提示词中引用batch_variable来指代要处理的实际变量。
- 多次运行大模型节点：后端将会多次运行大模型节点，每次运行的结果会分别存储到对应变量中（详见输出变量列表）。如果打开"将输出结果展示在会话中"开关，将会分多条消息进行流式输出。
3. QA知识库检索节点
一般用于客服问答场景，QA 库中已经提前存储企业积累的 QA
对，节点运行时从 QA
知识库中检索问题对应的答案，并存储到变量中，未检索到答案时为空。
配置说明
- 输入变量（必填）：需要检索的内容，需要从工作流中的其他节点引用变量，例如输入节点中用户输入的内容。
- QA知识库（必填）：选择要检索的QA知识库，支持多选。
- 相似度阈值：控制检索结果过滤的阈值，低于阈值的结果将被过滤掉。默认为0.6，可根据实际情况进行调整。
4. 文档知识库检索节点
根据用户问题，从知识库中检索相关内容，并返回相关结果；支持批量运行，可选择多个用户问题。
配置说明
- 知识库检索设置
- 用户问题（必填）：从下拉框中选择用户问题，问题的值会存储在
user_question 变量中。
- 检索范围（必填）：选择要检索的知识库或临时会话文件（输入节点中上传的文件），支持多选。
- 高级检索设置：开启后，将会允许用户自定义高级检索参数
- 用户知识库权限校验：开启后，将会过滤用户无使用权限的知识库（在系统管理中可设置权限）。
- 检索器权重设置：用于调整混合检索中"关键词检索"和"向量检索"的相对权重。
- 检索结果重排 ：开启允许使用rerank模型完成对检索结果的重排序
- 检索结果长度：限制知识库检索结果的长度，防止超出模型上下文限制。
- 输出：
- 输出一个字典，包含从用户问题检索出的分块数据，包含元数据和内容两个键
批量运行模式说明
{/* */}
- 变量赋值：当用户问题选中多个变量时，会逐一将该变量的值赋值给
user_question
，在用户提示词中引用batch_variable来指代要处理的实际变量。同理，每一次变量的检索结果会赋值给retrieved_result，在提示词中引用
retrieved_result 来指代实际要处理的变量。
- 多次运行大模型节点：后端将会多次运行节点，每次运行的结果会分别存储到对应变量中（详见输出变量列表）。
5. 文档知识库问答节点
根据用户问题，从知识库中检索相关内容，结合检索结果调用大模型生成最终答案，适用于知识库问答等
RAG 场景。支持批量运行，可选择多个用户问题。
配置说明
- 知识库检索设置
- 用户问题（必填）：从下拉框中选择用户问题，问题的值会存储在
user_question 变量中。
- 检索范围（必填）：选择要检索的知识库或临时会话文件（输入节点中上传的文件），支持多选。
- 高级检索设置：开启后，将会允许用户自定义高级检索参数
- 用户知识库权限校验：开启后，将会过滤用户无使用权限的知识库（在系统管理中可设置权限）。
- 检索器权重设置：用于调整混合检索中"关键词检索"和"向量检索"的相对权重。
- 检索结果重排 ：开启允许使用rerank模型完成对检索结果的重排序
- 检索结果长度：限制知识库检索结果的长度，防止超出模型上下文限制。
- AI 回复生成设置
- 系统提示词（system prompt）， 对应系统消息，预置内容如下：
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 你是一个知识库问答助手： |
| |
| 1. 用中文回答用户问题，并且答案要严谨专业。 |
| |
| 2. 你需要依据以上【参考文本】中的内容来回答，当【参考文本】中有明确与用户问题相关的内容时才进行回答，不可根据自己的知识来回答。 |
| |
| 3. 由于【参考文本】可能包含多个来自不同信息源的信息，所以根据这些不同的信息源可能得出有差异甚至冲突的答案，当发现这种情况时，这些答案都列举出来；如果没有冲突或差异，则只需要给出一个最终结果。 |
| |
| 4. 若【参考文本】中内容与用户问题不相关则回复"没有找到相关内容"。 |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
- 用户提示词（user
prompt），对应用户消息，用于设置实际会发送的用户消息内容。
+-----------------------------------------------------------------------+
| 用户问题：{{user_question}} |
| |
| 参考文本：{{retrieved_result}} |
| |
| 你的回答： |
+-----------------------------------------------------------------------+
- 模型（必填）：从下拉框中选择大语言模型（LLM）。确保选择已配置的模型。
- 温度：调整模型生成内容的随机性，数值越大随机性越高，默认值 0.7。
{/* */}
- 输出：
- 打开"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成的结果将直接展示在会话中（支持流式输出）。
- 关闭"将输出结果展示在会话中"开关，模型生成结果不会展示在会话中，只会存储在变量中，供后续其他节点引用使用。
6. 代码节点
执行用户自定义的代码。
配置说明
- 入参：定义需要执行函数的入参，可手动输入赋值，也可通过引用其他节点变量赋值。
- 执行代码：内置Python代码编辑器，需要在函数体内编写执行逻辑。
- 出参：定义节点的输出变量，需要和代码执行结果的出参一致。
7. 条件分支节点
依次判断每个分支的条件是否满足，如果满足则会执行该分支的后续逻辑。每个分支支持添加多个条件，当有多个条件时，只能进行同时
and 或 同时 or运算。
配置说明
- 添加分支：节点包含 if 和 else
两个分支，点击"添加分支"按钮，可以新增"if-else"分支。
- 添加条件：每个条件由以下三部分组成
- 选择变量：通过下拉框选择全局变量。
- 选择条件：可以选择的条件类型包括：等于、不等于、包含、不包含、为空、不为空、开始为、结束为、>、<、≥、≤、正则。
- 比较值：用于与选择变量进行比较。
- 当条件为"正则"时，比较值为正则表达式。
- 在配置比较值时，需要明确选择变量来源，变量来源有两种选择方式：输入值和引用变量。
8. 报告节点
将复杂的专业报告拆分成独立的具体章节任务，然后将大模型生成内容自动填入到预设
word
模板中，并通过编辑模板格式来调整最终格式效果，从而完成专业报告的生成。
配置说明
- 插入变量：选择工作流中的全局变量，插入到模板中的预设位置。
- 文档格式编辑：采取 word 编辑器调整字体样式、大小、颜色等。
9. 结束节点
表示工作流的结束，执行到此节点将会结束工作流线程。
配置说明：无需配置，但编排节点时注意：除结束节点外，其余节点的右侧触点必须连接到到下一个节点。
### 发布工作流
点击页面上【对外发布】菜单，可根据页面指引发布工作流对外的API
接口、独立页面以及嵌入到第三方网站
### 构建助手
1. 助手创建与自动优化
在左侧导航栏选择【构建】菜单，点击【新建应用】，选择【助手】，点击【自定义助手】。
填写助手名称，助手角色和任务描述（prompt），随后模型自动进行 prompt
优化以及相关配置选择，你可以直接使用或者按照需求修改后使用：
2. 助手配置
在配置页面中：
- 左侧：对助手画像（prompt） 进行修改
- 中间：对助手相关配置（包括模型配置、开场引导、知识库、工具、技能）进行修改
- 模型配置的前提是模型管理-系统模型设置-助手模型中已设置助手可使用的模型
- 
- 其他参数介绍：
- max_content：用来控制输入给模型的上下文大小，默认为15000（max_content决定了最终输入给模型的chunk数量）；
- sort_by_source_and_index：检索到的chunk会按照文档名和chunk
index进行排序，保证上下文语义上连贯性，保持文档和原文顺序，建议单文档问答场景设为
true（对于大海捞针能力不强的模型，答案所在chunk在头尾可能会更好，比如Qwen，sort_by_source_and_index设为False可能会更好）。
- 工具选择：对于部分工具（天眼查、bing 搜索，私有化部署后需要手动填写
API key 后方可使用）
- 技能选择：
> **注意：目前助手自动选择技能时，会截取更新时间最新的 50
个技能进行选择**
{/* */}
- 右侧：对调试结果进行预览
3. 保存与上线
- 保存：保存当前对助手的修改操作，不会对助手上线，不离开页面
- 上线：保存当前对助手的修改操作，上线并离开此页面
4.
### 发布助手
点击页面上【对外发布】菜单，可根据页面指引发布助手对外的API
接口、独立页面以及嵌入到第三方网站
### 构建技能
按照以下操作，创建技能：
1. 基于模板或从零创建技能。
在左侧导航栏选择【构建】菜单，点击【新建应用】，选择【技能】，点击【自定义技能】或基于模板创建技能。
技能模板是系统中自有的一些常用技能，能够实现一些简单又普遍应用的功能。在创建技能时可以直接套用技能模板，或者在技能模板的基础上进行修改。如图，在点击新建技能时，会默认显示一些技能模板。
2. 技能配置
- 技能名称：技能的名称。
- 描述：用来描述技能功能。
-
引导词：用户使用该技能新建会话时，会收到此引导词。引导词支持Markdown语法，最多1000字。
填写完成后点击"下一步，高级配置"进入技能编排页面
3. 技能编排
左侧菜单栏中提供各种节点，拖拽到画布上，连接组件即可实现相关技能的编排
点击右上角【简化】按钮，弹出【简化配置】弹框。简化配置弹框中展示当前技能所有组件以及所有参数，可以展开各组件的参数列表，如下图所示。右侧开关按钮，打开即代表将该参数展示到技能设置页面中。
4. 技能构建
点击技能编排页面右下角的"闪电"图标构建技能流程
5. 技能聊天
点击页面底部右侧的"对话交互"图标按钮，打开chat聊天页面
在聊天页面输入query参数并启用，点击"发送"按钮图标，即可与搭建的技能进行对话
6. 技能导入导出
在搭建技能时，如果需要借鉴之前搭建好的技能配置，可以使用导入功能，导入配置文件。配置文件一般是json格式。
在需要导入配置文件时，点击左上角导入键，便可导入：
技能构建完成后，可以点击"导出"按钮保存配置到本地
### 发布技能
支持发布为API接口调用、嵌入第三方网站以及网页端访问这三种方式
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