ZeroGraph支持哪些复杂AI工作流？能否举例说明？

2025-08-21

254

ZeroGraph 支持多种复杂 AI 工作流，典型场景包括：

Multi-agent collaboration::
- 定义多个 Node 类处理不同子任务，通过 next 方法连接节点逻辑。
- Example:NodeA 校验输入后，根据结果跳转到 NodeB（成功）或 NodeC（失败）。
Retrieval Augmentation Generation (RAG)::
- combining AsyncNode 实现外部数据检索（如 API 查询），再通过生成节点输出最终结果。
- 示例：先检索数据库，再生成摘要回答用户问题。
批处理任务::
- utilization BatchNode 高效处理数组数据，如批量清洗文本或并行计算。
- 示例：对 1000 条商品描述进行情感分析。
异步工作流::
- AsyncNode 支持网络请求、文件读写等异步操作，避免阻塞主线程。
- 示例：抓取网页内容后提取关键词。

官方示例目录（examples/）提供了完整实现，如 multi-agent 展示多代理对话，rag 演示基于检索的生成。

Quick query station AI tool