开篇问题第十一篇我们讲了工作流的静态协议。第十二篇我们讲了dispatchWorkFlow如何启动一次运行。第十三篇我们讲了callbackMap如何把节点路由到执行器。这一篇要补上工作流运行中最容易被低估的一层:变量系统与动态引用。在 FastGPT 工作流里,一个节点输入可以来自很多地方:用户在对话开始前填写的全局变量。系统运行时注入的变量。上游节点输出。当前节点自己的动态输入。子应用、插件、循环、并行子流程传入的变量。编辑器文本中的{ {变量}}或{ {$节点.输出$}}占位符。这些来源最终都要在节点执行前收敛成:params: Recordstring, any也就是第十三篇里每个dispatchXXX执行器读取的参数。本篇重点回答:FastGPT 如何在工作流运行时解析
FastGPT | 14 - 工作流变量系统与动态引用
开篇问题第十一篇我们讲了工作流的静态协议。第十二篇我们讲了dispatchWorkFlow如何启动一次运行。第十三篇我们讲了callbackMap如何把节点路由到执行器。这一篇要补上工作流运行中最容易被低估的一层:变量系统与动态引用。在 FastGPT 工作流里,一个节点输入可以来自很多地方:用户在对话开始前填写的全局变量。系统运行时注入的变量。上游节点输出。当前节点自己的动态输入。子应用、插件、循环、并行子流程传入的变量。编辑器文本中的{ {变量}}或{ {$节点.输出$}}占位符。这些来源最终都要在节点执行前收敛成:params: Recordstring, any也就是第十三篇里每个dispatchXXX执行器读取的参数。本篇重点回答:FastGPT 如何在工作流运行时解析
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FastGPT | 16 - 流式响应、节点响应与调试数据
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