¶ 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。关于service参见技能列表
¶ 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。
¶ 大模型节点使用
创建一个新的类型为在线编排应用，导入工程示例，体验大模型节点使用。
¶ 2.1 AIUI节点使用
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点击红色圆圈处触发aiui节点调用，可以看到节点提示出错，表示需要双击
aiui调用节点新增apikey配置
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配置正确点击红色圆圈处触发aiui节点调用，可以看到右边调试窗口看到
命中技能、tts-resp调试输出命中技能输出：表示AIUI节点命中技能后的结果返回tts-resp输出：表示对aiui调用节点返回的结果文本进行TTS合成后的结果返回，可以看到有播放地址，粘贴到VLC播放器中即可播放合成内容。
- 配置正确点击红色圆圈处触发aiui节点调用，可以看到右边调试窗口看到
未命中技能调试输出- 当技能未命中AIUI帐号对应的APPID中配置的技能则看到
未命中技能的调试输出 - 当技能未命中
aiui调用中配置的技能则看到未命中技能的调试输出 - 当技能调用出错的时候则会看到
调用出错了的调试输出- 当场景名称配置出错或者未发布则会导致调用出错
- 当技能未命中AIUI帐号对应的APPID中配置的技能则看到
¶ 2.2 星火大模型&TTS合成&流式文本推送节点使用
点击红色圈触发星火大模型节点调用，同时进行流式tts合成以及流式文本推送，从右边调试窗口可以看到对应的调试输出
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req1节点是请求内容，同时提供了req2、req3等其他请求示例，具体可以双击该节点查看。// 单轮 msg.payload = { "messages": [{ "role": "user", "content": "你是谁" }] } return msg; -
tts init收到req1请求后会先调用tts合成节点进行初始化等待大模型节点输出文本进行合成。tts init节点支持修改发音人、音高、音量、语速、垫音（限制6个中文字符）等参数msg._input = {} msg.payload = { "stream": true, //是否流式，在这里是固定为true "ttsProperty": { "vcn": "x4_yezi", //发音人 "pitch": 50, //音高，范围1-100，默认50 "speed": 60, //语速，范围1-100，默认50 "volume": 60, //音量，范围1-100，默认50 "lead_text": "稍等一下" //垫音，限制6个中文字符 } } return msg;
-
text init收到req1请求后会先调用流式文本推送节点初始化等待大模型节点输出文本进行合成。msg._input = {} msg.payload = { "text": "", // 文本推送内容，首帧文本可以为空， "is_last": false //是否最后一帧文本 } return msg; -
大模型节点收到req1请求后会流式输出结果，同时给到tts合成节点、流式文本推送节点、spark-resp调试节点，在右侧调试窗口可以看到对应的输出
¶ 2.3 语义改写&意图拆解&语义规整节点使用
分别点击红色圈可以看到语义改写、意图拆解、语义规整的对应结果输出
¶ 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。
