历经FastGPT搭建、Ollama容器、BGE-M3模型与8G内存驯服国产大模型DeepSeek的技术长征，今天我们用FastGPT+DeepSeek工作流编排，搭建一个自动化的快递查询小助手！用户只需输入单号，AI自动解析、调用接口、返回物流路由详情，全程无需人工干预！

一张图看懂智能工作流

先上干货！快递查询小助手的工作流逻辑已为你梳理清晰👇

创建工作流

✅进入FastGPT后台→左侧工作台→[新建]→选择[工作流]

✅填写工作流名称**→选择[空白工作流]模板→点击[创建]按钮进入绘制界面

配置详解：分步拆解核心节点

🚀我们将从提取关键词、调用快递接口、处理返回数据到最终回复用户，手把手拆解每个节点的参数配置与逻辑衔接方法。

**✅提取关键词，拖动左侧**面板中的[文本内容提取]至画布 → 进入配置界面
1.配置AI模型：在模型选择区域→从下拉列表选择AI模型（如DeepSeek-chat）（避坑指南：需提前在模型提供商模块完成接口配置）
2.设置提取指令：在提取要求描述区域→输入提取指令
3.设置要提取的文本：在需要提取的下拉框，选择[流程开始>用户问题]路径
4.定义输出字段：在变量存储区域→点击目标字段右上角的[+新增字段]→依次输入变量名、字段描述及关联数据类型（避坑指南：变量命名建议采用业务属性_数据类别格式）

✅调用快递接口，**拖动左侧面板中的[HPPT请求**]至画布 → 进入配置界面****
1.定义输入变量：在自定义输入区域→点击[+新增]，输入数据类型、字段名，用于接收前序节点的输出值（避坑指南：数据类型需与上一节点输出值保持一致）
2.配置请求接口：在请求配置区域 → 选择请求类型（GET/POST）、填写API地址(需提前完成接口申请)→ 在[请求参数]表格中，输入参数名与参数值的映射关系（避坑指南：参数名需与接口文档完全一致）
3.定义输出变量：在自定义输出区域→点击[+新增]，设置变量名及数据类型，必须与接口响应字段的结构完全匹配

✅处理返回数据，拖动左侧面板中的[代码运行]至画布 → 进入配置界面********
1.定义输入变量：在自定义输入区域→点击[+新增]，输入数据类型、字段名，用于接收前序节点的输出值
2.处理请求数据：在JavaScript代码区域→编写代码解析API响应直接操作原始返回结果

function main({data}){
    console.log(data);
    let resList = data.data.list;
    //lef resList = data.data.list;
    let resStr = "";
    if(resList.length>0){
        let index = resList.length;
        for(let i = 0 ; i<resList.length; i++){
            let e = resList[i];
            resStr = resStr+"("+index +")  "+"到达节点时间："
            +e.datetime+"\r\n快件状态："+e.remark+"\r\n\r\n";
            index--;
        }
    }
    
    return {
        
        result: resStr
    }
}

3.定义输出变量：在自定义输出区域→点击[+新增]，设置变量名及数据类型，必须与JavaScript返回值类型完全匹配（例如代码返回字符串则变量类型选String）

✅最终回复用户，拖动左侧面板中的[指定回复]至画布→进入配置界面********

实测效果演示

✅完成所有配置后，最终运行效果演示，右上角 点击[运行]按钮

✅在运行预览面板输入“SF31536124078**，请帮忙查一下”，⌛️输出结果

✅系统自动解析用户问题中物流路由信息，代表物流查货助手全流程闭环验证成功

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