All Products
Search
Document Center

Platform For AI:Mengembangkan alur aplikasi

Last Updated:Jun 23, 2026

Buat, debug, dan optimalkan alur aplikasi di LangStudio IDE dengan menggabungkan Large Language Models (LLMs), node Python, dan tool lainnya.

Memulai dengan cepat

Lihat Buat alur aplikasi.

Metode pembuatan

  • Buat dari templat: Bangun aplikasi AI secara cepat menggunakan templat yang tersedia untuk berbagai skenario.

  • Buat berdasarkan tipe:

    • Standard: Untuk pengembangan aplikasi umum. Gabungkan LLMs, kode Python kustom, dan tool lainnya guna membangun alur aplikasi Anda.

    • Conversational: Untuk pengembangan aplikasi percakapan. Memperluas tipe Standard dengan manajemen riwayat percakapan, input dan output, serta antarmuka pengujian bergaya dialog.

  • Impor dari OSS: Pilih paket ZIP atau path OSS dari alur aplikasi yang akan diimpor. Path ini harus langsung berisi file flow.dag.yaml alur aplikasi dan file kode lainnya.

    • Anda dapat mengekspor alur aplikasi menggunakan fitur Export pada kolom Actions dalam daftar alur aplikasi di LangStudio, lalu membagikannya kepada orang lain untuk diimpor.

    • Setelah mengonversi file Dify DSL ke format alur aplikasi LangStudio, Anda dapat mengimpornya menggunakan metode ini.

Konfigurasi variabel lingkungan

Anda dapat menambahkan variabel lingkungan yang dibutuhkan oleh alur aplikasi saat waktu proses. Sistem secara otomatis memuat variabel ini sebelum eksekusi sehingga tersedia untuk node Python, pemanggilan tool, atau logika kustom.

Kasus penggunaan

  • Manajemen informasi sensitif: Simpan Kunci API, token autentikasi, dan rahasia lainnya alih-alih menyematkannya langsung dalam kode.

  • Parameterisasi konfigurasi: Atur parameter waktu proses secara fleksibel, seperti titik akhir model dan timeout.

Konfigurasi dan penggunaan

  1. Di editor alur aplikasi, klik Settings di pojok kanan atas untuk menambahkan variabel lingkungan.

    image

  2. Di node Python, Anda dapat mengakses variabel lingkungan yang telah dikonfigurasi menggunakan os.environ standar Python:

    import os
    
    # Contoh: Mendapatkan Kunci API
    api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

Konfigurasi interaksi suara

Di editor alur aplikasi, klik Settings di pojok kanan atas dan konfigurasikan interaksi suara pada tab Global Settings.

Speech-to-Text (STT)

Fitur STT mengonversi input suara pengguna menjadi teks dan mengisinya ke bidang "Chat Input" di node Start.

image.png

Parameter

Deskripsi

Model settings

Pilih koneksi layanan model yang telah dikonfigurasi dan model ASR. Saat ini, hanya model seri Paraformer yang didukung.

Recognition language

Atur bahasa untuk pengenalan suara. Saat ini, hanya model paraformer-v2 yang mendukung penentuan bahasa pengenalan.

Text-to-speech (TTS)

Fitur TTS secara otomatis mengonversi output percakapan dari alur aplikasi menjadi suara.

image.png

Parameter

Deskripsi

Model settings

Pilih koneksi layanan model yang telah dikonfigurasi dan model TTS. Saat ini, hanya model seri CosyVoice yang didukung.

Voice settings

Pilih suara untuk sintesis ucapan. Beberapa suara preset didukung.

Autoplay

Jika diaktifkan, suara hasil sintesis akan diputar secara otomatis selama percakapan.

Penyebaran dan pemanggilan API

Setelah menyebarkan alur aplikasi ke PAI-EAS, Anda dapat mengaktifkan interaksi suara melalui pemanggilan API. Untuk penggunaan API umum, lihat Sebarkan alur aplikasi. Bagian ini mencakup perubahan API khusus untuk interaksi suara.

Input suara

Dalam badan permintaan, tambahkan bidang system.audio_input dengan URL file audio (untuk struktur data file, lihat File Type Input and Output). Sistem secara otomatis mengonversi audio menjadi teks dan mengisinya ke bidang input dialog.

{
  "question": "",
  "system": {
    "audio_input": {
      "source_uri": "oss://your-bucket.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/audio/input.wav"
    }
  }
}

Output suara

Untuk mengambil data audio hasil sintesis TTS, panggil titik akhir <Endpoint>/run. Mode simple tidak mengembalikan data audio.

Bidang

Deskripsi

audio_data

Fragment data audio yang dikodekan Base64. Klien harus mendekode dan menggabungkan fragment tersebut untuk pemutaran.

tts_metadata

Metadata audio, termasuk format (pcm), laju sampel (22050 Hz), jumlah saluran (1), dan kedalaman bit (16-bit).

Tanggapan streaming

Audio TTS dikembalikan melalui event TTSOutput dalam aliran acara SSE:

{
  "event": "TTSOutput",
  "audio_data": "<base64-encoded audio data>",
  "tts_metadata": {
    "format": "pcm",
    "sample_rate": 22050,
    "channels": 1,
    "bit_depth": 16
  }
}

Tanggapan non-streaming

Audio TTS dikembalikan dalam tanggapan JSON sebagai bidang output.tts_audio:

{
  "output": {
    "answer": "xxx",
    "tts_audio": {
      "audio_data": "<base64-encoded full audio data>",
      "tts_metadata": {
        "format": "pcm",
        "sample_rate": 22050,
        "channels": 1,
        "bit_depth": 16
      }
    }
  }
}

Komponen bawaan

Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi node alur aplikasi.

Langkah berikutnya

Setelah mengembangkan dan melakukan debug terhadap alur aplikasi, Anda dapat mengevaluasi alur aplikasi. Ketika sudah memenuhi kebutuhan bisnis Anda, Anda dapat menyebarkan alur aplikasi ke PAI-EAS untuk digunakan di lingkungan produksi.