环境准备
关于fastgpt的安装、添加模型、测试，在另一篇有详细记录：
https://juejin.cn/post/7366981996620890163
补充说明
高级编排具体教程参考官方文档：
https://doc.fastai.site/docs/workflow/intro/
要想使用AI对接自己的系统实现业务，根本逻辑就是让AI从用户输入的指令中，提取出我们想要的参数，并且转成对应的字段，调用我们自己的http接口，AI收到接口返回的数据之后，再让AI进行学习分析结合用户的问题给出答案。
其中最重要的就是“问题分类”和“文本内容提取”两个模块，需要确保使用的AI模型支持function_call功能，如果使用了不支持function_call的模型的话，到也不会报错，只是永远都会走你配置的最后一个节点或提取的内容永远是空。无法实现正确的业务逻辑。
目前测试了线上模型：零一万物的“yi-vl-plus”、百川的“Baichuan2-Turbo-192k”，智谱的“glm-4”，这些都是支持的，本地模型测试了千问的“qwen:4b”也是支持的。
业务准备
首先准备好自己的业务系统，我准备了一个巡检系统的例子，提供了两个个方法，一个是获取所有的巡检列表数据
接口结果大概就是这样的
另一个是修改巡检数据
我期望的需求是，在AI中查询指令能给我返回我需要的结果，包括各种筛选条件，并且能进行修改指定的数据
高级编排
创建一个新应用，然后点击左侧的【高级编排】，即可进入高级编排涉及界面
可以看到默认已经存在了一个流程，这个流程就是一个普通的对话流程，它的含义就是用户输入指令从【流程开始】模块，将指令传到【AI对话】模块，然后在【AI对话】模块给出答案，这样一个完整的对话流程就结束了。
目前自己的系统有两个接口，一个查询接口一个修改接口，首先得要AI知道去调用哪个接口，也就是说得让AI知道用户的指令是“查询”还是“修改”，【问题分类】模块正是解决这个问题的。
首先把原来的【AI对话】模块删除掉，左上角点击【+】号，找到【问题分类】拖入面板中，然后将【流程开始】模块和【问题分类】模块使用连接线连起来。完成后界面是这样的：
配置【问题分类】模块：
AI模型：选择自己想要的模型;
背景知识：写一段描述文字，帮助AI更好的理解，从而分析出属于哪种分类;
用户问题：选择变量引用 → 流程开始 → 用户问题;
分类123：填写自己期望的分类描述，我填写了3个，查询、修改、其他;
这时可以测试一下，三个分类则会有三个输出节点，每一个输出节点连接一个【指定回复】模块，这样能测试出问题分类有没有效果，面板右上角点击“调试按钮”进行对话测试，如下图
查询功能
先做查询的功能，知道属于“查询”分类后，就知道该调用哪个接口地址了。把“查询”的【指定回复】模块删掉，增加进来一个【Http请求】模块，并将“查询”的输出与【Http请求】模块连接，填写相关信息，比如请求方式get/post，请求地址就是查询的接口地址，请求参数和请求头根据自己的情况填写，我这个查询接口不需要任何参数，这样一个【Http请求】节点就配置好了。
【Http请求】模块的输出就是自己接口的返回结果，现在需要拿返回结果做为AI的知识库进行回答问题。在面板中添加【文本加工】模块，如下图：
【文本加工】模块需要拿到上一步接口的返回信息，还有用户的问题。在输入一栏点击“新增”，要新增两个变量，名字随便起，这里我新增了“response”和“q”，变量值如下图配置，然后在文本中输入以下内容（参考官方模板）：
请使用下面<data></data>中的数据作为你的知识。请直接输出答案，不要提及你是从<data></data>中获取的知识。
<data>
{{response}}
</data>
问题："""{{q}}"""
【文本加工】这一模块配置好后，下一步就该让AI进行输出答案了，在面板中添加【AI对话】模块，修改相关配置，注意这里的用户问题要选择上一步【文本加工】输出的text变量，如下图：
到此一个完整的AI查询功能就做好了，现在可以点击右上角的调试按钮测试：
修改功能
从【问题分类】模块，分出了查询、修改、其他三个分支。查询分支的第一步是进行http调用，因为不需要传任何参数，所以可以直接调用。修改的话我需要知道修改的巡检任务的主键id，和巡检结果，所以我需要先拿到这两个参数后才可以进行http调用，那么可以使用【文本内容提取】这个模块。新建一个【文本内容提取】模块，与【问题分类】的“修改”输出节点连接（先把之前测试的【指定回复】删掉）：
进行配置：主要是增加两个自己需要的字段，给出描述
拿到需要的两个字段后，就可以进行http调用了，增加【Http请求】模块，并配置输入参数、请求方法、请求地址、和请求参数，注意请求参数中使用变量的写法：
修改操作的回复，无非就是修改成功还是修改失败，这个我们自己回复就行，不需要使用AI回复了。添加一个【指定回复】模块，回复内容选择变量引用，选择http调用的原始响应：
修改功能就也做好了，现在把查询和修改结合起来测试一下：
至此一个完整的AI巡检查询修改系统就完成了，FastGPT的高级编排很强大，可以随意组合你想要的流程，发挥想象，比如可以增加一个【判断器】，来做修改任务时的字段验证：
问题补充
一般自己的服务都需要在请求头传一个token，那么这个token可以当作一个全局变量传到FastGPT的api接口里，然后在【Http请求】模块中使用这个全局变量：
FastGPT的api接口文档：https://doc.fastai.site/docs/development/openapi/chat/