这个品类的数据长什么样
本品类数据来源包括材料牌号、客户技术条件、温控仪表、炉温均匀性测试设备、硬度计与金相设备、生产执行系统（MES）。数据按每炉次、每批更新，日常文档包含热处理工艺卡、装炉图、炉温曲线、硬度与金相报告、设备点检表、异常处置单。单份工艺卡包含加热温度、保温时长等参数，炉温曲线记录实时温度波动数据，点检表记录设备运行状态参数，所有文档均关联唯一炉次ID作为归档标识。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
每炉次、每批的高频更新要求工作流需以单次炉次工单为触发单元，避免使用全局固定参数导致数据错位。多类型结构化与非结构化文档并存，需要为不同文档类型配置专属检索节点，确保工艺参数、炉温曲线等数据的精准匹配。数据关联唯一炉次ID的特征，要求工作流中所有检索、存储环节均需绑定当前炉次标识，防止跨炉次数据混淆。设备点检与维修的核心关联异常处置单，需在工作流中设置节点联动逻辑，将点检异常直接触发维修流程的分支。
配置怎么定
以下配置基于FastGPT v4.17.0版本的工作流功能制定。
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
variables | 按用户ID隔离的会话级变量 | 热处理不同操作员、车间需使用专属工艺库与点检权限，会话级变量可避免全局参数冲突 |
| 知识库检索节点 | 绑定当前炉次ID的专属文档集 | 每炉次数据独立归档，需限定检索范围至当前工单关联的工艺卡、炉温曲线等文档 |
| 上下文长度 | 800–1200 字符 | 热处理核心参数（如加热温度、保温时长）与炉温曲线片段的平均长度区间，可覆盖关键检索内容 |
| 单次搜索上限 | 前 5 条 | 热处理数据精度要求高，过多冗余结果会干扰异常判断，限定数量可提升响应效率 |
nodeId | 为异常处置环节分配专属节点ID | 需单独追踪维修流程的触发、执行与闭环状态，便于日志排查与流程回溯 |
| 触发条件 | 按设备点检表单提交触发 | 设备点检数据是维修问答工作流的启动依据，可确保流程仅在有效点检后运行 |
容易做错的三处
- 现象：工作流中的知识库检索节点无法引用配置的全局变量datasetid，返回结果为空。原因：未将全局变量绑定到会话级
variables配置中，仅配置了全局作用域，导致节点无法获取当前会话的专属参数。 - 现象：基于问题分类的工作流测试时，仅第一个问题触发知识库引用，后续问题无检索结果。原因：未在节点中配置按当前会话上下文重置检索参数，导致后续请求沿用了首次请求的固定检索范围。
- 现象：工作流执行后返回的维修建议与当前炉次不匹配。原因：未在检索环节绑定唯一炉次ID，导致检索范围覆盖了全量历史文档，出现数据错位。
怎么确认配好了
- 发起一次模拟炉次点检请求，检查会话参数中是否生成了当前用户ID关联的专属炉次ID变量。
- 触发知识库检索节点，确认返回结果仅包含当前炉次对应的工艺卡、炉温曲线等文档，无跨炉次数据。
- 切换不同测试用户ID发起请求，检查各自会话的专属变量未互相干扰，参数隔离生效。
- 提交异常点检记录，确认异常处置环节的专属
nodeId节点触发逻辑正常执行，流程分支正确跳转。
文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准。