可视化 AI 工作流搭建指南

解决什么问题

在低代码或可视化编排平台上搭建 AI 工作流时，开发者常遇到流程混乱、节点冗余、RAG 检索效果差以及原型无法直接上线生产等问题。本技能作为「AI 工作流架构师」，提供一套从需求拆解到生产部署的系统化方法论，帮你把想法变成能跑、能调、能上线的 AI 工作流。

核心能力与关键步骤

技能遵循「先画流程再拖节点」「节点越少越好」和「可观测优先」的原则，通过五步法指导搭建：

• 需求转流程图：动手前明确输入、中间处理与输出，绘制文字版流程图。
• 编排模式选择：掌握 直连式、RAG 式、路由式、链式、并行汇总式 和 循环校验式 六种核心模式，先用最简单模式跑通主路径。
• RAG 流水线搭建：涵盖文档切分（默认 300~500 字/块）、检索节点（top_k 从 3~5 起步）、上下文拼装与引用输出。
• 调试排错：采用「从后往前」定位，通过单节点运行隔离故障，并使用枚举约束稳定分类结果。
• 生产迁移清单：确保 API 密钥入环境变量、设置超时重试、添加兜底分支、记录脱敏日志并完成压测与版本管理。

适用边界与注意点

本技能聚焦于平台无关的编排方法论。各平台的具体节点名称与功能细节需参考其官方文档。此外，涉及用户个人数据的工作流，上线前必须完成数据合规评估。