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在工作流里面，有一个大模型节点，里面可以配置不同的大模型去完成一些复杂的任务。
今天，就让我们来讲解下这个节点的作用。
Coze 大模型节点
首先，给大家简单讲解下，大模型节点的作用。
大模型节点本质就是调用了Coze内置的大模型，对用户输入的文本内容进行处理，然后获得相应的输出。
如下图所示，大模型节点主要有单次处理和批处理两种方式，单次处理是我们常用的模式，用于对用户输入的一个变量进行操作（比如字符串、数字类型）。而批处理，则是对数组类型的变量进行操作，一般使用较少。
我们重点讲解单次调用，往下就是大模型的下拉框，在这里我们可以选择不同类型的大模型，比如豆包大模型，通义千问，GLM-4，MiniMax、KimiChat以及Baichuan4 。
不同的大模型，支持的上下文长度以及使用的场景也有所区别。一般情况，我们选择豆包的Function call模型就可以了，如果要进行文字处理相关的工作，可以优先尝试KimiChat。
另外，在下拉菜单右侧，有一个很容易被忽略的按钮。点击这个按钮，可以对大模型的参数进行配置，如果不进行配置则会使用Coze提供的默认值。
主要有随机性，Top P、重复语句和重复主题惩罚以及最大回复长度的设置。记住，最大回复长度，会根据模型的不同而发生变化。
在往下，就是输入部分，在这里添加我们接受的来自工作流之前节点的内容。Coze里面，只要前面节点生成的内容，都可以作为变量进行接受，这一点就非常方便了。
在往下，就是提示词部分，右侧按钮可以配置系统提示词，而下面矩形框中配置的就是用户提示词。一般来讲，我们可以将固定不变的内容放置到系统提示词中，节省空间，也可以有效避免一些非法的提示词注入和攻击操作。
最后是输出节点，定义好我们最终输出的变量名称、类型就可以了。
参考案例，用户评论情感分析
根据用户输入的内容，判断其情感倾向，并输出自己的理由。
通过使用大模型节点可以很好的完成这个任务。
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