fastgpt高级编排教程

### FastGPT 高级编排教程

#### 了解节点类型和流向控制
为了更深入地掌握 FastGPT 的工作流编排能力，理解不同类型的节点及其如何影响数据流动至关重要。FastGPT 提供了多种节点类型来满足不同的应用场景需求，包括但不限于输入/输出节点、处理节点以及决策节点等。这些节点之间的连接定义了整个流程的方向和逻辑结构[^1]。

#### 利用 Docker 容器简化部署过程
对于想要快速启动并运行 FastGPT 实例的开发者来说，官方提供的 Docker 映像大大降低了环境搭建难度。只需简单几步即可完成 one-api 登录和其他必要设置，在本地环境中轻松测试复杂的工作流设计[^2]。

#### 构建高效的自动化管道
借助于 FastGPT 强大的工作流引擎，可以创建高度定制化的自动化解决方案。无论是用于自然语言处理的任务还是数据分析场景下的批量作业调度，都能通过精心规划各阶段间的交互模式实现无缝衔接的操作体验。这不仅提高了开发效率也增强了最终产品的竞争力[^3]。

# 示例代码展示如何定义一个基本的工作流图谱
from fastgpt import Workflow, Node

workflow = Workflow()
input_node = workflow.add_input_node("Input Data")
processing_node_1 = workflow.add_processing_node("Process Step One", input_node)
decision_node = workflow.add_decision_node(
    "Conditional Branching",
    processing_node_1,
    lambda data: True if some_condition(data) else False
)
output_node_true_path = workflow.add_output_node("Output If Condition Met", decision_node.true_branch())
output_node_false_path = workflow.add_output_node("Alternative Output Path", decision_node.false_branch())

def execute_workflow(input_data):
    result = workflow.run({"Input Data": input_data})
    return result.get('final_output')