fastgpt 高级编排

### FastGPT 高级编排使用指南

#### 一、理解工作流基础概念

FastGPT 提供了一套全面的工作流编排机制，允许用户通过图形化界面或编程接口定义复杂的数据处理逻辑。工作流由多个节点组成，每个节点代表特定的操作或决策点[^2]。

#### 二、配置环境准备

为了更好地体验 FastGPT 的高级编排特性，建议按照官方文档指导完成软件安装与部署。对于希望简化设置过程的开发者而言，Docker Compose 是一种理想的解决方案[^1]。

docker-compose up -d

此命令会启动所需的服务容器集群，确保所有依赖项均已就绪并正常运行。

#### 三、创建自定义节点类型

除了内置的标准组件外，FastGPT 还支持扩展新的节点类型来满足特殊需求。这通常涉及到编写 Python 脚本实现业务逻辑，并将其注册到平台中以便后续调用。

from fastgpt.node import BaseNode

class CustomProcessingNode(BaseNode):
    def process(self, input_data):
        # 实现具体的加工转换算法
        output_result = transform(input_data)
        return output_result

#### 四、设计复杂的条件分支结构

利用 FastGPT 所提供的条件判断语句，可以在不同路径之间切换执行顺序，从而形成更加智能化的任务调度方案。例如：

- 当输入数据符合某种模式时转向 A 方向继续；
- 否则沿 B 方向前进直至结束整个流程。

这种灵活性使得即使面对多变的实际场景也能保持良好的适应能力。

#### 五、优化性能表现技巧

针对大规模并发请求情况下的响应速度瓶颈问题，可以通过调整参数配置文件中的资源分配比例以及启用缓存策略等方式加以改善。具体做法如下所示：

编辑 `config.yaml` 文件增加内存池大小限制；开启 Redis 缓存服务降低数据库访问频率等措施均有助于提高整体吞吐量水平。

memory_pool_size: "8GB"
enable_redis_cache: true