判断节点
添加新的节点判断是否上传文件和图片,整个工具流如下所示：
节点解析
判断是否上传文件
检查用户输入中是否包含文档（doc）信息，通过判断文档信息是否存在（使用运算符判断其是否为空或有值），将流程导向不同分支。若存在文档信息，则进入处理文档的分支；若不存在，则进入其他分支（当前设置为直接进入 “获取问题” 节点）。这一步骤是为了根据用户是否上传文件来决定后续的处理方式。
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判断是否上传图片
检查用户输入中是否包含图像（image）信息，通过判断图像信息是否存在（使用运算符判断其是否为空或有值），将流程导向不同分支。若存在图像信息，则进入处理图像的分支；若不存在，则进入其他分支（当前设置为直接进入 “获取问题” 节点）。这一步骤是为了根据用户是否上传图片来决定后续的处理方式。
点击选择器节点
LinkReaderPlugin（链接读取插件）
当用户上传了文档（即 “判断是否上传文件” 节点判断为存在文档信息）时，该节点被触发。它接收用户输入的文档链接（url）作为参数，调用链接读取插件，从链接中获取文档内容（如 pdf 内容）、标题等信息。如果是 PDF 文件，会提取出 PDF 的内容并输出。此节点的作用是获取文档的具体内容，为后续解析问题和答案提供数据来源。
点击插件按钮
点击链接读取
imgUnderstand（图片理解插件）
当用户上传了图片（即 “判断是否上传图片” 节点判断为存在图像信息）时，该节点被触发。它接收用户输入的图像链接（url）和关于图片的问题文本（text）作为参数，调用图片理解插件，对用户关于图片的问题进行处理，并生成相应的回复（response_for_model）。此节点的作用是理解用户关于图片的问题，并从图片中获取相关信息来生成回答，为后续解析问题和答案提供与图片相关的数据。
大模型获取问题
该节点是整个流程的核心处理节点。它接收用户输入的文本（text）、从文档中获取的内容（doc）以及从图片理解插件生成的回复（image）作为输入参数。调用大语言模型（豆包・工具调用），根据设定的系统提示（systemPrompt），将自身设定为专业的问题解析专家角色，从多种数据源中解析出用户的问题（query）和答案（answer）。如果答案不存在，则输出空值。最终以 JSON 格式输出解析得到的问题和答案。该节点整合了不同数据源的信息，通过模型分析和处理，实现了对用户问题和答案的提取与整理。
试运行结果展示
各个节点运行之后的信息展示
