本文主要介紹工作流程的搭配和節點配置操作。
智能工作流程 = 把多個節點像樂高一樣拼起來，自動跑通整個流程
人臉提取+視頻摘要（OTT）
流程：
適用情境：需要快速提取視頻中人臉資訊，並產生視頻摘要（如影視內容中明星片段剪輯、新聞人物集錦等）。
優勢：一鍵完成“人臉定位+內容摘要”，減少手動篩選成本。
抽幀檢測（Custom）
流程：
適用情境：需要對視頻進行逐幀分析（如廣告幀檢測、畫面合規性檢查、主要畫面格提取等）。
優勢：專註“幀級內容檢測”，滿足精細化畫面分析需求。
提取語音+ASR + 常值內容提取 + 抽幀檢測（Custom）
流程：
適用情境：需要同時處理“音頻轉文字、文本資訊提取、畫面幀檢測”的全流程（如直播回放的內容合規審查、長視頻的多維度分析等）。
優勢：覆蓋“音頻→文本→畫面”的全鏈路分析，避免多工具切換。
自訂工作流程
自訂工作流程允許使用者根據業務需求，自由組合多個節點（Face Service、提取語音+ASR、常值內容提取、視頻摘要（OTT）、抽幀檢測（Custom））。
具體節點能力，請參見：產品能力說明
提取語音+ASR 、常值內容提取 、抽幀檢測（Custom）三個節點搭配使用
「提取語音+ASR」為「常值內容提取」節點的輸入項，建議一起使用，否則將導致結果失敗！
推薦配置組合（典型情境參考）
方案一：全鏈路串列深度分析
流程：
適用情境： 採用單串線行模式。適用於對視頻內容進行標準化的、按部就班的深度結構化處理，確保每個環節的資料都能被下一個環節利用。
優勢： 流程線性清晰，便於排查問題；能夠在一個任務中完成從畫面到聲音再到語義的全維度解析。
方案二：畫面與語音串列處理
流程：
適用情境： 採用單串線行模式。側重於內容語義分析，不需要識別具體人物，但需要保留主要畫面格畫面和語音轉文字內容的情境（如普通會議記錄、Vlog內容分析）。
優勢： 相比方案一減少了人臉計算資源消耗，處理速度更快，專註於“畫面存檔+語音語義”。
方案三：音視頻並行獨立處理
流程：
適用情境： 採用雙線並聯模式。絕大多數媒資入庫情境。既需要知道視頻裡是誰（人臉），也需要知道說了什麼（文本提取），且兩者互不干擾。
優勢： 平行處理效率極高，互不阻塞；如果某一路（如Face Service）失敗，不會影響另一路（如文本提取）的結果產出。
方案四：畫面檢測與人物識別平行處理
流程：
適用情境： 適用於需要快速抓取人物資訊，同時對視頻內容進行抽幀和語音分析的情境。
優勢： 靈活度高，將“內容分析”和“人物識別”解耦，適合對處理時效性要求較高的業務。
方案五：抽幀驅動的多模態分析
流程：
適用情境： 側重於畫面資訊挖掘（如廣告畫面文字提取、PPT畫面識別），同時兼顧語音轉寫。
優勢： 最大化利用畫面資訊，適合“畫面即內容”的視頻類型（如教程、廣告）。
方案六：複雜依賴交叉處理
流程：
適用情境： 需要進行多模態融合分析的進階情境，例如“畫面出現某人且說了某話”的聯合檢索。
優勢： 資料維度最全，能夠捕捉跨模態的關聯資訊。