第 3 课：工作流的大脑（LLM 节点）¶
目标：为邮件助理装上大脑，掌握 AI 节点（LLM）的用法，并学会如何测试与调试工作流。
如果说开始节点是准备材料，结束节点是出菜，那么大型语言模型（LLM）节点就是负责烹饪的主厨。它是工作流的大脑和核心，负责执行所有思考、分析、创作等智能任务。你想让 AI 总结文章、写代码、回答问题或是创作文案，都是通过这个节点来完成的。
配置大型语言模型¶
我们需要在 LLM 节点选择使用大型语言模型，让我们来快速配置一下。
打开设置¶
点击头像，在出现的菜单中点击**设置**。
安装 OpenAI 模型供应商¶
在左侧的设置中点击**模型供应商**，在安装模型供应商里选择 OpenAI，点击**安装**。
返回编排窗口¶
安装成功，你会在模型列表中看到名为 OpenAI 的大型语言模型。点击右上角 **ESC**，回到编排窗口。
看懂大语言模型的能力标签¶
正如每位主厨都有自己的拿手菜系，不同的大语言模型也有自己擅长的领域。在 FlexAI 里选择模型时，你会看到它们身上挂着一些标签，这些标签就是为了告诉我们它擅长什么。
CHAT（聊天）
拥有这个标签的模型，擅长对话、写文章、做总结。我们今天的邮件助理工作流就需要带有这个标签的大型语言模型。1048K（记忆力）
这个数字代表模型的上下文窗口，可以理解为它的**短期记忆有多强**。 K 代表千，1048K 就意味着它能一次性处理大约一百万个词（Token）的超长信息，比如读完一本很厚的书，还能记住开头的情节。 > **Info:** > 包含这个标签的大型语言模型，对于处理长文档、长对话非常有帮助。多模态能力 (Multi-modal)
模态指的是信息的类型。多模态就是指模型能处理多种类型的信息，而不仅仅是文字。 **VISION（看图识字）** 带有这个标签的模型，不仅能理解文字，还能看见图片！你可以给它发送一张图，然后问它图里包含什么？ **AUDIO（声音辨识）** 带有这个标签的模型，可以听懂音频文件。你可以给它一段录音，让它转写成文字或者总结内容。 **VIDEO（视频分析）** 该模型能理解视频内容。 **DOCUMENT（文档阅读）** 该模型可以直接阅读和理解你上传的文档，比如 PDF 或者 Word 文件，然后回答相关问题。了解这些标签，能帮助你在未来为不同的任务，挑选最合适的主厨。对于我们今天的邮件助理，选择一个基础的 CHAT 模型就足够了。
动手实践 1：添加 LLM 节点¶
打开你的应用¶
打开刚刚第二课创建的邮件助理工作流。
添加节点¶
在开始和结束节点中的空白处，点击右键选择添加节点 - LLM 节点。选中 LLM 节点，在右侧面板的模型内，选择模型 **gpt-4o-mini**。
连接节点¶
点击 LLM 节点两侧的加号，分别连接开始和结束节点。
接下来，我们需要告诉大型语言模型需要做什么。点击 LLM 节点，在右侧的面板中，找到 System 输入框。在这里，你可以给 AI 输入具体的任务指令（Prompt）。
核心概念：提示词 (Prompt)¶
你可以理解为给 AI 下达的具体任务指令，你告诉 AI 做什么以及怎么做。
最关键的是，你可以在 Prompt 中，使用来自开始节点的变量。这样，AI 就能根据你每次提供的不同材料而变化。在 FlexAI 中，你只需要用变量名称这样的格式（我们在第一课动手实践开始节点里的：customer_name 和 email_content），就可以把变量嵌入到你的指令中。
动手实践 2：编写 Prompt¶
现在，我们将一起编写提示词，同时把变量融入其中。
编写指令¶
回到刚才的邮件助理工作流，我们将在 LLM 节点中的 System 输入框内输入 Prompt，让我们用简洁明确的方式写出指令。
```plaintext wrap
You are a professional customer service manager. Based on the customer's email, please draft a professional reply.
Requirements:
1. Start by addressing the customer name with a friendly tone.
2. Thank them for their email.
3. Let them know we have received it.
4. Sign off as Anne.
```
添加用户消息（User Message）¶
用户消息是你发送给模型的内容——可以是提问、请求或模型需要完成的任务。 在此工作流中，客户姓名和邮件内容每次都会发生变化。与其手动输入，我们不如在用户消息中添加**变量（Variables）**。
1. 点击系统框下方的 **Add Message（添加消息）** 按钮。
2. 在用户消息框中，输入 `customer name:`。
3. 按下键盘上的 `/` 键。
4. 此时会弹出变量选择菜单，点击 **customer_name**。
5. 按下 **Enter** 键开始新的一行，输入 `email content:`。
6. 再次按下 `/` 键并点击 **email_content**。
Tip:
想插入变量的时候，只要按下键盘上的 `/`，在弹出的菜单里选中你需要的变量，就能轻松搞定。
4. 最终的 Prompt 如下图所示。
至此，你已经完成了首个工作流的完整编排。
运行与调试¶
材料备好了，主厨也到位了，指令也写好了，那么工作流的出品如何呢？在正式出菜之前，让我们先试个菜。
测试是确保工作流稳定运行的关键一步，它能帮助我们提前发现并解决潜在的问题。
小科普：检查清单（Checklist）¶
检查清单就像你的私人体检医生，它会实时扫描你的工作流，自动找出配置不完整或者明显的错误（比如有节点没有连接好）。
在点击运行前先看一眼这里，能帮你提前了解工作流哪里有不完整的地方。
动手实践 3：测试与调试¶
提前检查¶
看看画布右上角，那个检查清单图标是不是出现了数字 1？ 这意味着，你还有一个地方没有处理好。
分析警告¶
点击它，你会看到一个警告：**输出变量不能为空**。这意味着输出变量没有收到任何内容。
想象一下：主厨（LLM 节点）已经把菜做好了，但是服务员（输出节点）没有拿到菜，也根本不知道该把菜端给你。
解决问题¶
1. 点击输出节点。
2. 在右侧面板的输入变量旁，点击加号（+）。
3. 在左侧变量名中，填入 `email_reply`。
4. 在右侧选择框，选择 LLM 节点下的 `{x} text`。
测试运行¶
完成后，你会发现检查清单上的数字消失了，让我们来进行测试运行。点击画布右上角的**运行**，输入客户名字和客户邮件原文，点击**开始运行**。
```text 邮件测试示例
客户名字：Amanda
客户邮件原文：
Hi there,
I'm writing to ask for more information about FlexAI. Could you please tell me more on it?
Best regards,
Amanda
```
运行成功！¶
你会发现，每个节点都运行成功（右侧有绿色的打勾符号），右侧详情处的状态为 SUCCESS。
恭喜你！你不仅完成了第一个工作流的搭建，并掌握了基础的测试和调试工作流的技巧。
小挑战¶
使用工作流，继续完成旅游攻略生成器的搭建。
Tip:
探索 FlexAI 的提示词生成器。
