手动触发自动化

用于ManualTrigger Automate，通过手动触发的自动化工作流程，集成Sticky Note和LangChain，实现对输入的解析和验证，自动修复无效输出，提供结构化结果，提升数据处理效率。

2025/7/8
11 个节点
中等
手动中等便签langchain高级
分类:
Manual TriggeredMedium Workflow
集成服务:
Sticky NoteLangChain

适用人群

  • 数据分析师: 需要快速获取美国各州及其主要城市的相关数据。
    - 研究人员: 需要通过自动化流程来提高工作效率，减少手动数据处理。
    - 开发者: 需要集成 LLM（大语言模型）进行自然语言处理的应用。
    - 教育工作者: 需要演示如何使用自动化工具进行数据分析和处理。

    • 解决的问题

    该工作流解决了在获取美国各州及其主要城市及人口数据时的效率低下问题。通过自动化流程，用户可以快速得到所需信息，而无需手动查找和处理数据。

    工作流程

  • 手动触发: 用户点击 "执行工作流" 开始流程。
    - 设置提示: 工作流首先设置一个提示，要求返回美国五个面积最大的州及其三个最大的城市和人口。
    - 调用 LLM: 使用 OpenAI 的聊天模型处理该提示，并生成初步输出。
    - 输出解析: 通过结构化输出解析器，确保生成的输出符合预定义的格式。
    - 自动修正: 如果输出不符合要求，自动修正解析器将再次调用 LLM 进行修正，直到获得有效输出。
    - 最终输出: 生成的有效输出将被返回，用户可以直接使用这些数据。

    • 自定义指南

  • 修改提示内容: 用户可以在 "Prompt" 节点中更改提示内容，以获取不同的信息。
    - 调整 LLM 模型: 在 "OpenAI Chat Model" 节点中，可以选择不同的 LLM 模型以满足特定需求。
    - 自定义输出格式: 在 "Structured Output Parser" 节点中，用户可以根据需要调整输出格式和结构。
    - 添加节点: 用户可以根据需求添加新的节点，以扩展工作流的功能，例如集成其他数据源或处理逻辑。