¶ AIFlow编排技巧
本文档将给出一个复杂的在线编排实例，其中主要使用了在线编排通用节点和Function节点。
该实例的需求是实现一个对话应用，当检测到用户输入的内容意图为查询天气时，启用AIUI辅助查询天气并返回结果给用户，若用户意图为其他内容时，则直接调用通用模型进行回复。
¶ 节点编排
明确需求后，我们可以先进行粗略的功能节点编排。例如在本例中，我们可以得出如下的功能节点编排：
上图中实现的功能为对话入口接收输入后，通过意图落域判断用户的意图是否与天气有关，然后通过switch节点将与天气相关和不相关的信息分别传送到AIUI调用和星火大模型节点，最后进入流程结束节点。
¶ 1.1 添加对话入口/流程结束节点
为一个新的流程配置开始节点和结束节点
对话入口是对话应用的交互入口，即对话应用的开始节点。流程结束是对话应用的交互出口，即对话应用的结束节点。
如下图所示：
¶ 1.2 添加意图落域节点
通过意图落域节点判断用户的意图，目前支持的意图包括应用、计算、车控、命令控制、星座、菜谱、时间查询、节假日、有声节目、笑话、彩票、导航、音乐、新闻、订票、诗词、电台、日程、股票、故事、电话、翻译、电视频道、视频、天气、词语、人设查询、闲聊、场景立方、烟草营销等等。
详细的返回结构体可以查看节点帮助文档，如下图所示：
¶ 1.3 添加switch节点
添加switch节点并连线，如下图所示：
双击switch节点进行节点配置，对上一个（意图落域）节点输出结果进行判断
。这里对msg.payload.choices[0].skill进行判断，若包含天气则走出口1，其他则走出口2，如下图所示：
¶ 1.4 添加AIUI调用节点
添加AIUI调用节点并连线，命中的技能走出口1，否则走出口2，如下图所示：
双击AIUI调用节点进行节点配置，其中API_KEY必选，如下图所示：
*API_KEY配置：关于AIUI的ID和KEY请见AIUI使用指南
场景配置：与AIUI中的场景同一概念，默认是main，若场景未发布，则需要配置为main_box
支持技能：若某个场景配置多种技能，但又不想被命中，则在这里可以进一步进行过滤，将需要命中的技能的service填写，多个service用英文逗号进行分割。
¶ 1.5 添加星火大模型节点配置
添加星火大模型节点并连线，如下图所示：
双击星火大模型节点进行节点配置，如下图所示：
模型：选择所需的模型服务
流式返回：建议勾选，减少模型返回结果的时间。
¶ 1.6 大模型兜底回复（可选）
在1.4章节中，当AIUI未命中技能，若没有做任何处理，则没有回复。页面可能会提示超时等报错信息。这里可以简单用大模型兜底回复，也可以自定义固定回复语。
大模型兜底回复，则可以进行简单连线。如下图所示：
¶ 1.7 语义改写（可选）
语义改写可以帮我们改写用户的问题，当有多轮提问的时候，使用语义改写可以将用户的多个问题改写成一个完整的问题，提高流程的处理效果。
在对话入口和意图落域之间添加语义改写，如下图所示：
至此，我们成功完成了对话应用的编排！接下来，可以参考《AIFlow调试技巧》对编排应用进行调试。
¶ join节点使用
join节点用于将多个消息合并成一个单一的消息对象，可以基于特定的条件，例如在接收到一定数量的消息、具有相同的 msg.topic、或在特定时间窗口内收集消息。
当你有两个耗时不确定的几点，后续流程需要等待这两个节点的结果，才能做处理，join节点就非常合适。
1、part1
msg.parts = {
id: 'part',
index: 0,
count: 2
};
return msg;
2、part2
msg.parts = {
id: 'part',
index: 1,
count: 2
};
return msg;
解释：
- join节点会对带有msg.parts节点进行等待
- 确保id唯一，且相同流程的id一致。比如我一次请求进来，part1和part2两个节点的id要一致，但另外一个请求进来时，id需要进行变化。
- count约束了当前id的parts，有多少个。
- index代表为当前id的parts的第几个part。
¶ function节点引入npm库
1、打开function节点的设置。
2、点击添加，并把要引入的模块填在“模块名称”，导入变量名，填在“导入为”。
如图片例子，相当于：
var Axios = require('axios');
3、填写完毕后，对编排测试环境进行重启。
4、等待重启完毕后，该function节点可直接使用引入的模块。
