Slickflow.NET 中 AI 大模型的应用实践

概述

Slickflow.NET 是一个基于 .NET 的开源工作流引擎，在 3.5.0 版本中引入了强大的 AI 大模型集成能力。通过集成 DeepSeek、OpenAI 等主流大模型服务，Slickflow.NET 实现了三个核心 AI 特性，为传统的工作流引擎注入了智能化的新活力。

这三个核心特性分别是：

文生流程图（Text-to-BPMN）：用户输入自然语言描述，AI 自动生成符合 BPMN 2.0 规范的流程图
图片分类识别（Image Classification）：利用多模态大模型，根据用户上传的图片进行智能分类和识别
RAG 增强检索（RAG-Enhanced Retrieval）：结合向量数据库和大模型，实现基于知识库的智能问答

这些功能的引入，不仅大大降低了工作流设计的门槛，也为工作流引擎的应用场景带来了革命性的变化。本文将深入探讨这三个特性的技术实现原理、应用场景以及设计思路。

一、文生流程图（Text-to-BPMN）

1.1 功能概述与价值

文生流程图是 Slickflow.NET 中最具创新性的 AI 特性。传统的 BPMN 流程图设计需要用户具备一定的业务建模知识，熟悉各种流程元素（如开始事件、用户任务、网关等），并且需要手动拖拽和连接各个节点。这个过程对于非技术背景的业务人员来说，学习成本较高，设计效率也相对较低。

文生流程图功能彻底改变了这一现状。用户只需用自然语言描述业务流程，系统就能自动理解用户的意图，并生成符合 BPMN 2.0 标准的流程图 JSON 数据。例如，用户输入"创建一个订单处理流程：开始 -> 验证订单 -> 检查库存 -> 如果库存充足则发货，否则通知缺货 -> 结束"，系统就能自动生成包含开始事件、用户任务、条件网关、结束事件等完整元素的流程图。

该功能基于通义千问（qwen-plus）实现。推理模型相比普通的大语言模型，在逻辑推理和结构化输出方面表现更加出色，这对于生成符合规范的 BPMN 流程图至关重要。

1.2 技术实现原理

1.2.1 系统提示词（System Prompt）设计

系统提示词的设计是整个功能的核心。为了让 AI 能够准确理解需求并生成符合 BPMN 2.0 规范的流程图，系统提示词需要包含以下几个关键部分：

角色定义：明确告诉 AI 它是一个 BPMN 2.0 建模助手，专门负责根据用户描述生成流程模型。

输出格式要求：严格规定输出必须是有效的 JSON 格式，并且必须包含三个核心部分：

Process：流程定义信息，包含流程 ID、名称、是否可执行等属性
ProcessNodes：流程节点数组，每个节点包含 ID、名称、类型等信息
SequenceFlows：连接线数组，定义节点之间的流转关系

节点类型约束：明确列出支持的节点类型，包括开始事件（startEvent）、结束事件（endEvent）、用户任务（userTask）、服务任务（serviceTask）、排他网关（exclusiveGateway）等，并说明每种节点的用途和使用场景。

JSON Schema 规范：提供完整的 JSON Schema 定义，确保 AI 生成的 JSON 结构完全符合预期。Schema 中定义了每个字段的类型、是否必填、取值范围等约束条件。

输出要求：强调只输出 JSON 内容，不包含任何额外的解释、描述或代码块标记，确保后续解析的准确性。

通过这样详细的系统提示词设计，AI 能够准确理解任务要求，生成符合规范的流程图数据。

1.2.2 API 调用与响应处理

系统通过 BpmnApiClient 类与大模型 API 进行交互。该类封装了 HTTP 请求的构建、发送和响应处理逻辑。关键实现包括：

请求构建：根据配置的模型类型（DeepSeek 或通义千问），构建符合对应 API 规范的请求体。请求体包含系统提示词、用户输入、模型参数（如 temperature、max_tokens）等信息。

超时控制 ：使用 CancellationToken 设置 120 秒的超时时间，避免因网络问题或 API 响应慢导致的长时间等待。

响应解析：从 API 返回的 JSON 响应中提取生成的内容。由于不同模型的响应格式可能略有差异，需要根据实际情况进行适配。

错误处理：对网络异常、超时、API 错误等情况进行妥善处理，提供清晰的错误信息，便于问题排查。

csharp 复制代码

public async Task<string> GenerateBpmnProcessAsync(string message)
{
    var chatBpmnRequest = GetChatRequestMessageByModel(message);
    var cts = new CancellationTokenSource(TimeSpan.FromSeconds(120));
    
    try
    {
        // 构建并发送 HTTP 请求
        var response = await _httpClient.SendAsync(httpRequest, 
            HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead, cts.Token);
        
        // 解析响应并提取生成的内容
        var content = root.GetProperty("choices")[0]
            .GetProperty("message")
            .GetProperty("content")
            .GetString();
        
        return content;
    }
    catch (TaskCanceledException ex)
    {
        throw new HttpRequestException($"API request timeout.", ex);
    }
}

1.2.3 智能缓存机制

为了提高响应速度和降低成本，系统实现了基于 TF-IDF（词频-逆文档频率）和 LSH（Locality-Sensitive Hashing，局部敏感哈希）的智能缓存机制。

TF-IDF 向量化：将用户的问题文本转换为 TF-IDF 向量。TF-IDF 能够反映词语在文档中的重要性，既考虑了词频（TF），也考虑了逆文档频率（IDF），能够有效区分不同问题的语义特征。

LSH 快速检索：使用 LSH 算法将高维的 TF-IDF 向量映射到低维的哈希桶中。LSH 的特点是相似的向量会被映射到相同的哈希桶，这样可以在 O(1) 的时间复杂度内快速找到相似的问题。

相似度计算：对于 LSH 检索到的候选问题，使用余弦相似度进行精确匹配。余弦相似度能够衡量两个向量的方向相似性，值域在 [0, 1] 之间，值越大表示越相似。

缓存策略：当相似度超过阈值（默认 0.7）时，直接返回缓存的答案，避免重复调用 API。如果缓存未命中或相似度不足，则调用 API 生成新答案，并将问题和答案存入缓存。

缓存管理：当缓存记录数量超过上限（默认 1000 条）时，根据访问频率和最近访问时间计算得分，删除得分最低的记录，保持缓存的有效性和新鲜度。

这种缓存机制能够显著减少 API 调用次数，降低使用成本，同时提高响应速度，改善用户体验。

1.3 应用场景

文生流程图功能在实际应用中具有广泛的价值：

业务流程快速原型：业务人员可以用自然语言快速描述业务流程，系统自动生成流程图，用于需求讨论和方案验证，大大提高了沟通效率。

知识传承：将资深业务专家的经验以自然语言的形式记录下来，通过 AI 自动转换为标准化的流程图，便于知识沉淀和传承。

流程优化：对现有流程进行描述，AI 生成流程图后，可以直观地看到流程结构，便于发现优化点。

教育培训：作为 BPMN 学习的辅助工具，帮助初学者理解如何将业务描述转换为标准化的流程图。

1.4 技术优势

相比传统的流程图设计方式，文生流程图具有以下优势：

降低学习成本：用户无需学习 BPMN 的复杂语法和规范，只需用自然语言描述即可。

提高设计效率：从描述到流程图生成，整个过程只需几秒钟，相比手动设计节省大量时间。

减少人为错误：AI 生成的流程图严格遵循 BPMN 2.0 规范，避免了手动设计时可能出现的结构错误。

支持迭代优化：用户可以不断调整自然语言描述，快速生成不同版本的流程图进行对比。

二、图片分类识别（Image Classification）

2.1 功能概述与价值

随着多模态大模型（如 GPT-4 Vision、Claude 3 等）的快速发展，AI 已经具备了强大的视觉理解能力。Slickflow.NET 充分利用了这一技术趋势，在工作流引擎中集成了图片分类识别功能，使得工作流不仅能够处理文本数据，还能处理图片数据，大大扩展了应用场景。

图片分类识别功能允许用户在工作流节点中上传图片，系统利用多模态大模型的视觉能力，对图片进行智能分析和分类。这个功能的核心价值在于将非结构化的图片数据转换为结构化的信息，为后续的业务处理提供依据。

2.2 技术实现原理

2.2.1 多模态消息构建

多模态大模型（如 OpenAI 的 GPT-4 Vision）支持同时接收文本和图片作为输入。系统通过 LlmChatMessageBuilder 类构建符合 API 规范的多模态消息。

图片预处理 ：用户上传的图片通常以 Base64 编码的形式传输。系统首先对 Base64 字符串进行清洗，去除可能存在的 data:image/xxx;base64, 前缀，只保留纯 Base64 编码内容。

MIME 类型识别：根据图片文件的扩展名（.jpg、.png、.gif、.webp、.bmp 等）推断正确的 MIME 类型。正确的 MIME 类型对于 API 调用至关重要，错误的类型可能导致 API 返回 400 错误。

消息格式构建：按照 OpenAI 的多模态消息格式，构建包含文本和图片的消息内容。消息结构包括：

type: "text"：用户输入的文本描述或问题
type: "image_url"：图片的 data URI，格式为 data:{mimeType};base64,{base64Content}
detail：图片处理精度，可选值包括 "low"（低精度，快速处理）、"high"（高精度，详细分析）、"auto"（自动选择）

系统提示词：根据业务场景配置系统提示词，指导 AI 如何分析图片。例如，对于文档识别场景，可以提示"你是一个专业的文档识别助手，请识别图片中的文档类型并提取关键信息"。

csharp 复制代码

// 构建多模态消息的核心逻辑
if (imageFileData != null && imageFileData.MeidaType == MultiMediaTypeEnum.Image)
{
    // 处理 Base64 编码和 MIME 类型
    var imageUrl = $"data:{mimeType};base64,{rawBase64}";
    
    // 构建多模态内容
    var multiModalContent = new List<object>
    {
        new { type = "text", text = userMessage },
        new {
            type = "image_url",
            image_url = new { url = imageUrl, detail = "auto" }
        }
    };
}

2.2.2 API 调用与结果处理

系统通过 OpenAILlmService 类调用多模态大模型 API。调用过程包括：

模型选择：根据配置选择合适的多模态模型。OpenAI 的 GPT-4 Vision 是目前最成熟的多模态模型之一，支持高精度的图片理解。

参数配置 ：设置合适的 max_tokens（最大输出长度）和 temperature（创造性参数）。对于分类任务，通常使用较低的 temperature 值（如 0.3-0.5）以获得更确定性的结果。

响应解析：从 API 返回的 JSON 响应中提取 AI 的分析结果。结果通常是结构化的文本描述，包含图片类型、关键信息、识别置信度等。

错误处理：对图片格式错误、API 调用失败、超时等情况进行妥善处理，提供友好的错误提示。

2.3 应用场景

图片分类识别功能在实际业务中具有广泛的应用价值：

文档类型识别：在文档管理流程中，用户上传图片，AI 自动识别是发票、合同、身份证、营业执照等不同类型的文档，并根据识别结果路由到不同的处理流程。

质量检测：在制造业的质量控制流程中，上传产品图片，AI 判断是否存在缺陷、是否符合质量标准，自动触发返工或放行流程。

内容提取：从图片中提取文字、表格、图表等信息，转换为结构化数据，用于后续的数据处理和分析。

身份验证：在用户注册或实名认证流程中，识别身份证、护照等证件图片，提取关键信息并验证真伪。

异常检测：在监控流程中，分析监控图片，识别异常情况（如设备故障、安全隐患等），自动触发告警流程。

2.4 实际应用示例：动物分类识别

为了更好地说明图片分类识别功能，我们来看一个具体的应用示例：动物分类识别系统。

场景描述：在一个宠物管理系统中，用户上传宠物照片，系统需要自动识别照片中的动物是猫还是狗，并根据识别结果进行后续的分类处理。

工作流程：

用户上传图片：用户通过工作流节点上传一张宠物照片，图片以 Base64 编码的形式传输到系统。
图片预处理：系统对上传的图片进行预处理，包括格式验证、Base64 编码清洗、MIME 类型识别等。
构建多模态消息：系统构建包含图片和文本提示的多模态消息：
- 系统提示词："你是一个专业的动物识别助手，请仔细分析图片中的动物，判断是猫还是狗，并说明判断依据。"
- 用户消息："请识别这张图片中的动物类型"
- 图片数据：Base64 编码的图片内容
调用 AI 服务：将构建好的消息发送给 GPT-4 Vision 模型，模型分析图片内容。
结果处理：AI 返回识别结果，例如："这是一只猫。判断依据：图片中的动物具有典型的猫科动物特征，包括尖尖的耳朵、细长的尾巴、以及猫特有的面部特征。毛色为橘色和白色相间。"
流程路由：系统根据识别结果（猫或狗）自动路由到不同的处理分支：
- 如果是猫，进入"猫咪宠物粮食购买"流程
- 如果是狗，进入"狗狗宠物粮食购买"流程

技术实现要点：

图片格式支持：系统支持 JPG、PNG、GIF、WebP、BMP 等多种图片格式
识别准确率：GPT-4 Vision 在动物识别任务上准确率通常超过 95%
响应时间：整个识别过程通常在 3-5 秒内完成
错误处理：对于无法识别或识别结果不确定的情况，系统会提示用户手动选择或重新上传

这个示例展示了图片分类识别功能在实际业务中的应用价值，通过 AI 自动识别，大大简化了人工分类的工作，提高了处理效率。

2.5 技术优势

图片分类识别功能为工作流引擎带来了以下优势：

扩展输入能力：工作流不再局限于文本数据，可以处理图片、文档等多媒体数据，大大扩展了应用场景。

自动化处理：将人工判断转换为 AI 自动识别，提高了处理效率和准确性。

降低人工成本：减少了人工审核和分类的工作量，降低了运营成本。

实时响应：AI 识别通常在几秒内完成，能够实现实时的流程处理。

持续优化：随着模型能力的提升，识别准确率会不断提高，系统能力持续增强。

三、RAG 增强检索（RAG-Enhanced Retrieval）

3.1 功能概述与价值

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前 AI 领域最热门的技术之一。它结合了信息检索和文本生成的优势，通过从知识库中检索相关文档，并将其作为上下文提供给大语言模型，从而生成更准确、更相关、更符合事实的回答。

Slickflow.NET 实现了基于 Supabase 向量数据库的 RAG 系统。这个系统的核心价值在于：

知识库驱动：将企业知识库、文档库、FAQ 等结构化或非结构化文档转换为向量存储在数据库中，AI 回答问题时能够基于这些知识库内容，而不是仅依赖模型的训练数据。

准确性提升：通过检索相关文档作为上下文，AI 生成的回答更加准确，减少了"幻觉"（hallucination）问题，即模型生成看似合理但实际错误的信息。

实时更新：知识库可以随时更新，新的文档和知识可以立即被 AI 使用，无需重新训练模型。

领域适配：针对特定领域（如企业内部流程、产品文档、技术规范等）构建知识库，AI 能够提供更专业的回答。

3.2 技术实现原理

3.2.1 向量生成与存储

RAG 系统的第一步是将文本转换为向量（embedding）。向量是文本在高维空间中的数值表示，语义相似的文本在向量空间中距离较近。

向量生成：系统使用 OpenAI 的 Embeddings API（模型：text-embedding-3-small）将文本转换为向量。这个模型专门为生成高质量的文本向量而设计，生成的向量维度为 1536，能够很好地捕捉文本的语义信息。

向量存储：生成的向量存储在 Supabase 的向量数据库中。Supabase 基于 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，提供了高效的向量存储和检索能力。每个文档的向量与原始文本内容、元数据（如文档 ID、创建时间、标签等）一起存储。

批量处理：为了提高效率，系统支持批量生成向量和批量存储，可以一次性处理大量文档。

csharp 复制代码

// 向量生成的核心逻辑
var embeddingRequest = new
{
    input = question,
    model = "text-embedding-3-small"
};

var response = await openAiHttpClient.PostAsync("/v1/embeddings", requestContent);
// 解析返回的向量数组

3.2.2 向量检索

当用户提问时，系统首先将问题转换为向量，然后在向量数据库中搜索最相似的文档。

相似度计算：Supabase 使用余弦相似度（cosine similarity）计算查询向量与文档向量的相似度。余弦相似度衡量的是两个向量的方向相似性，值域在 [0, 1] 之间，值越大表示越相似。

阈值控制：系统支持设置两个相似度阈值：

高阈值（match_threshold_high，默认 0.8）：相似度超过此值的文档被认为是高度相关的，优先返回。
低阈值（match_threshold_low，默认 0.6）：相似度在此范围内的文档被认为是可能相关的，作为补充返回。

数量控制：分别设置高阈值和低阈值的返回数量，平衡检索的准确性和覆盖面。

优化查询 ：Supabase 提供了 match_documents_optimized RPC 函数，使用索引和优化算法实现高效的向量检索，即使面对百万级文档也能在毫秒级完成检索。

csharp 复制代码

// 向量检索的核心逻辑
var searchResults = await ragService.MatchDocumentsOptimizedAsync(
    embedding,
    matchThresholdHigh: 0.8f,
    matchThresholdLow: 0.6f,
    matchCountHigh: 5,
    matchCountLow: 3
);

3.2.3 上下文构建与增强生成

检索到相关文档后，系统将这些文档作为上下文，与大语言模型一起构建增强的提示词。

上下文组织：将检索到的文档按照相似度从高到低排序，并标注每个文档的相似度分数，帮助模型理解文档的相关性。

提示词构建：构建包含以下部分的提示词：

系统角色：明确告诉 AI 它是一个 RAG 助手，需要基于提供的上下文回答问题。
上下文内容：按顺序列出检索到的文档，每个文档包含内容和相似度分数。
用户问题：原始的用户提问。

模型调用：将构建好的提示词发送给大语言模型（如 GPT-4），模型基于上下文生成回答。由于有了相关的上下文信息，模型生成的回答更加准确和具体。

结果优化：对模型生成的回答进行后处理，如提取关键信息、格式化输出、添加引用来源等。

3.3 RAG 工作流程

完整的 RAG 工作流程包括以下步骤：

用户提问：用户输入问题文本。
问题向量化：使用 Embeddings API 将问题转换为向量。
向量检索：在 Supabase 向量数据库中搜索相似文档，返回相似度最高的若干文档。
上下文构建：将检索到的文档内容组织成结构化的上下文，与用户问题一起构建提示词。
增强生成：调用大语言模型，基于上下文生成回答。
结果返回：将生成的回答返回给用户，可选地包含引用来源。

3.4 应用场景

RAG 增强检索功能在实际应用中具有广泛的价值：

智能客服：将产品文档、FAQ、历史对话等构建为知识库，AI 能够基于这些知识库回答用户问题，提供准确的客服支持。

企业内部问答：将企业规章制度、操作手册、技术文档等构建为知识库，员工可以快速查询相关信息，提高工作效率。

文档检索：在大量文档中快速找到相关内容，比传统的关键词搜索更加智能和准确。

知识管理：将分散的知识整合到统一的知识库中，通过 AI 问答的方式实现知识的有效利用。

培训辅助：将培训材料构建为知识库，学员可以通过问答的方式学习，获得个性化的学习支持。

3.5 实际应用示例：电动汽车零配件知识库问答

为了更好地说明 RAG 增强检索功能，我们来看一个具体的应用示例：电动汽车零配件知识库智能问答系统。

场景描述：一家电动汽车零配件供应商需要为客服团队和销售人员提供一个智能问答系统，帮助他们快速回答客户关于零配件的技术问题、规格参数、兼容性等问题。

知识库构建：

文档收集：收集所有零配件的技术文档，包括：
- 电池系统：锂电池规格、充电参数、安全标准等
- 电机系统：电机型号、功率参数、效率曲线等
- 电控系统：控制器规格、通信协议、故障代码等
- 充电设备：充电桩规格、接口标准、安装要求等
- 其他配件：线束、传感器、冷却系统等
文档向量化：将所有文档内容转换为向量并存储到 Supabase 向量数据库中。例如：
- 文档："Model X 电池包采用 21700 电芯，容量 75kWh，支持 150kW 快充，30 分钟可充至 80%"
- 向量：1536 维的浮点数数组，表示这段文本的语义特征
元数据标注：为每个文档添加元数据，如配件类型、适用车型、文档版本等，便于后续检索和过滤。

用户提问示例：

用户提问："Model X 的电池容量是多少？支持多快的充电速度？"

RAG 处理流程：

问题向量化：
- 将用户问题"Model X 的电池容量是多少？支持多快的充电速度？"转换为向量
- 使用 OpenAI Embeddings API（text-embedding-3-small）生成 1536 维向量
向量检索：
- 在 Supabase 向量数据库中搜索与问题向量最相似的文档
- 设置相似度阈值：高阈值 0.8，低阈值 0.6
- 返回相似度最高的 5 个文档，例如：
  - 文档1（相似度 0.92）："Model X 电池包采用 21700 电芯，容量 75kWh，支持 150kW 快充，30 分钟可充至 80%"
  - 文档2（相似度 0.85）："Model X 电池系统技术规格：额定容量 75kWh，最大充电功率 150kW，使用液冷系统"
  - 文档3（相似度 0.78）："Model X 充电性能：支持 CCS 标准，最大充电电流 400A，充电时间 30-45 分钟"
上下文构建：
- 将检索到的文档组织成上下文，构建增强提示词：
  
  You are a RAG assistant. Use the following context to answer the user's question.
  
  Context:
  [Document 1] (similarity: 0.920)
  Model X 电池包采用 21700 电芯，容量 75kWh，支持 150kW 快充，30 分钟可充至 80%
  
  [Document 2] (similarity: 0.850)
  Model X 电池系统技术规格：额定容量 75kWh，最大充电功率 150kW，使用液冷系统
  
  [Document 3] (similarity: 0.780)
  Model X 充电性能：支持 CCS 标准，最大充电电流 400A，充电时间 30-45 分钟
  
  User Question:
  Model X 的电池容量是多少？支持多快的充电速度？
增强生成：
- 将构建好的提示词发送给 GPT-4 模型
- 模型基于检索到的上下文生成回答

返回结果 ：

AI 生成的回答：

复制代码

根据技术文档，Model X 的电池容量为 75kWh。

在充电速度方面，Model X 支持最大 150kW 的快充功率，使用 CCS 标准充电接口。
在理想条件下，30 分钟可以充电至 80% 的电量，完整充电时间约为 30-45 分钟。

电池系统采用液冷技术，确保充电过程中的安全性和稳定性。

系统优势：

准确性高：回答基于实际的技术文档，避免了 AI 生成错误信息的风险
可追溯性：每个回答都可以追溯到具体的文档来源，便于验证和审核
实时更新：当有新的技术文档或规格更新时，只需更新知识库，系统立即可以使用新信息
多语言支持：知识库可以包含多语言文档，系统能够用相应语言回答
个性化：可以根据不同的用户角色（如技术人员、销售人员）提供不同详细程度的回答

这个示例展示了 RAG 系统在专业领域知识问答中的强大能力，通过结合向量检索和大语言模型，实现了准确、可追溯、实时更新的智能问答系统。

3.6 技术优势

RAG 系统相比传统的纯生成式 AI 具有以下优势：

准确性高：基于知识库内容生成回答，减少了错误信息的产生。

可追溯性：回答来源于知识库中的具体文档，可以追溯到原始来源，便于验证和审核。

实时更新：知识库可以随时更新，新的知识可以立即被使用，无需等待模型重新训练。

成本可控：相比微调模型，RAG 系统的实现成本更低，维护更简单。

领域适配：可以针对不同领域构建不同的知识库，实现领域专业化。

四、技术架构与设计思路

4.1 整体架构

Slickflow.NET 的 AI 功能采用了模块化的设计架构，核心模块包括：

配置管理模块：统一管理各种 AI 服务的配置信息，包括 API Key、模型参数、服务地址等。配置信息支持加密存储，确保安全性。

服务抽象层 ：定义了统一的 AI 服务接口（IAiLlmService），不同的 AI 服务（OpenAI、DeepSeek、通义千问等）实现该接口，便于扩展和切换。

消息构建器 ：LlmChatMessageBuilder 负责根据不同场景构建合适的消息格式，支持纯文本、多模态、RAG 等多种模式。

工具类模块：提供向量生成、文本处理、相似度计算等通用工具，供各个功能模块复用。

缓存模块：实现智能缓存机制，减少 API 调用，提高响应速度，降低成本。

4.2 关键技术点

多模型支持：系统设计时考虑了不同 AI 服务提供商的 API 差异，通过抽象层实现了统一接口，可以灵活切换不同的模型，如 DeepSeek、OpenAI、通义千问等。

智能缓存：基于 TF-IDF 和 LSH 的缓存机制，不仅能够缓存完全相同的请求，还能识别语义相似的问题，大大提高了缓存命中率。

向量检索优化：利用 Supabase 的向量数据库能力，实现了高效的相似度搜索，支持百万级文档的快速检索。

多模态支持：从架构设计上就考虑了多模态输入的支持，不仅支持文本，还支持图片、未来可能扩展到音频、视频等。

配置灵活性 ：通过 AiActivityConfigEntity 实体类，可以灵活配置每个 AI 活动的行为，包括模型选择、参数设置、提示词定制等。

4.3 性能优化策略

缓存机制：智能缓存能够显著减少 API 调用次数。对于相似的问题，系统直接返回缓存答案，响应时间从几秒降低到毫秒级。

超时控制 ：使用 CancellationToken 严格控制 API 调用的超时时间，避免长时间等待影响用户体验。

批量处理：支持批量生成向量和批量检索，提高处理大量数据时的效率。

阈值控制：通过相似度阈值和数量控制，平衡检索的准确性和性能，避免检索过多无关文档影响生成质量。

异步处理：所有 API 调用都采用异步方式，避免阻塞主线程，提高系统的并发处理能力。

4.4 安全性考虑

API Key 加密：所有 AI 服务的 API Key 都经过加密存储，确保敏感信息的安全性。

访问控制：通过配置管理控制哪些功能可以使用，哪些模型可以调用，实现细粒度的访问控制。

错误处理：完善的错误处理机制，避免敏感信息泄露，同时提供清晰的错误提示便于问题排查。

数据隐私：对于涉及敏感数据的场景，支持本地部署的模型，避免数据上传到第三方服务。

五、应用价值与未来展望

5.1 应用价值

Slickflow.NET 的 AI 功能为工作流引擎带来了革命性的变化：

降低使用门槛：文生流程图功能让非技术背景的用户也能轻松设计流程，大大降低了工作流引擎的使用门槛。

提高设计效率：AI 辅助设计相比传统的手动设计，效率提升数倍，特别是在复杂流程的设计中，优势更加明显。

扩展应用场景：图片识别和 RAG 功能扩展了工作流的应用场景，从传统的审批流程扩展到智能客服、文档处理、知识管理等更多领域。

智能化升级：工作流引擎从被动的流程执行工具，升级为主动的智能助手，能够理解用户意图，提供智能建议。

成本优化：通过智能缓存、批量处理等优化策略，在提供强大功能的同时，有效控制了使用成本。

5.2 未来展望

Slickflow.NET 的 AI 功能将持续演进，未来可能包括：

更多模型支持：集成更多国产和开源大模型，如通义千问、文心一言、ChatGLM 等，为用户提供更多选择。

流式输出：支持流式生成，实时返回 AI 生成的内容，提升用户体验，特别是在长文本生成场景中。

多轮对话：支持上下文记忆的多轮对话，AI 能够理解对话历史，提供更连贯的交互体验。

自定义知识库：提供可视化的知识库管理界面，用户可以方便地上传、编辑、管理知识库内容。

性能监控：添加 AI 调用的性能监控和分析功能，帮助用户了解使用情况，优化配置和成本。

领域模型：针对特定行业或领域，提供预训练的专业模型，提高在特定场景下的表现。

多语言支持：扩展对多语言的支持，不仅支持中文和英文，还支持更多语言。

边缘计算：支持在边缘设备上部署轻量级模型，减少对云端 API 的依赖，提高响应速度和数据安全性。

六、总结

Slickflow.NET 通过集成 AI 大模型，实现了三个强大的功能：

文生流程图：让业务流程设计变得简单直观，降低了使用门槛，提高了设计效率。
图片分类识别：扩展了工作流的输入能力，支持多媒体数据处理，开辟了新的应用场景。
RAG 增强检索：提供了基于知识库的智能问答能力，提高了回答的准确性和可追溯性。

这些功能不仅提升了用户体验，也为工作流引擎的应用场景带来了更多可能性。通过合理的架构设计和性能优化，Slickflow.NET 的 AI 功能既强大又高效，为开发者提供了完整的 AI 集成解决方案。

随着 AI 技术的不断发展，Slickflow.NET 将继续探索和集成更多先进的 AI 能力，推动工作流引擎向智能化、自动化的方向发展，为企业数字化转型提供强有力的支持。

参考资料

本文档基于 Slickflow.NET 3.5.0 版本编写，旨在帮助开发者理解和使用 AI 功能。

Slickflow.NET 工作流引擎关于AI大模型的应用实践

Slickflow.NET 中 AI 大模型的应用实践

概述

一、文生流程图（Text-to-BPMN）

1.1 功能概述与价值

1.2 技术实现原理

1.2.1 系统提示词（System Prompt）设计

1.2.2 API 调用与响应处理

1.2.3 智能缓存机制

1.3 应用场景

1.4 技术优势

二、图片分类识别（Image Classification）

2.1 功能概述与价值

2.2 技术实现原理

2.2.1 多模态消息构建

2.2.2 API 调用与结果处理

2.3 应用场景

2.4 实际应用示例：动物分类识别

2.5 技术优势

三、RAG 增强检索（RAG-Enhanced Retrieval）

3.1 功能概述与价值

3.2 技术实现原理

3.2.1 向量生成与存储

3.2.2 向量检索

3.2.3 上下文构建与增强生成

3.3 RAG 工作流程

3.4 应用场景

3.5 实际应用示例：电动汽车零配件知识库问答

3.6 技术优势

四、技术架构与设计思路

4.1 整体架构

4.2 关键技术点

4.3 性能优化策略

4.4 安全性考虑

五、应用价值与未来展望

5.1 应用价值

5.2 未来展望

六、总结

参考资料