近期，智能应用开发平台 AIWorks 进行了四大板块的内容升级，以提升开发效率、增强灵活性、优化检索体验和强化安全保障为核心目标，通过工作流画布的革新、自定义工具能力的突破、知识库检索的升级以及平台权限的精细化管控，为开发者打造了一个高效、智能、安全的开发环境，更好助力开发者应对复杂业务挑战，加速AI智能应用的落地进程。
以下是AIWorks四大升级亮点详细内容：
一、工作流画布更新
本次迭代的核心在于大幅降低用户上手难度，并提升日常编排效率：
-
画布编排优化：提供了更加直观、响应更快的画布编排交互方式，拖拽布局更灵活，流程视图一目了然。同时优化了节点间的数据流转逻辑和连接方式，使得用户在设计流程时能够更专注于业务逻辑，而非繁琐的操作细节。
-
定制化参数配置：对每个节点的参数配置流程进行深度定制和简化，仅暴露核心、必要的参数，并提供可视化的配置引导，让复杂的逻辑设置变得简单高效。同时将被删除或冗余节点的功能进行了高内聚封装，内置到新的通用节点或专业的工具模块中。
-
工作流节点调试：新增全链路数据流转记录，涵盖数据的接入、处理与输出全流程。系统会详细留存节点运行时的请求（Request）、响应数据（Response）、运行状态及耗时，帮助用户直观追踪数据链路，快速定位问题节点，大幅缩短故障排查周期。
![]()
- 工作流全景追踪：工作流应用 API 能力支持以接口形式安全、便捷地对外发布。通过新增的密钥（Key）创建与管理机制确保了外部集成调用的安全性和权限可控性。同时，平台大幅增强了调用日志的追踪能力，可深度追溯工作流每轮会话数据流转全过程，简化了线上调用故障的排查和定位，提升了工作流平台的开放性、安全性。
![]()
二、自定义组件
我们对平台工具（Tool）的扩展和集成能力进行了深度优化，旨在为开发者提供更灵活、更稳定、更安全的定制化开发环境。
三、数据向量化双引擎
为确保知识库应用在超大规模数据集下的检索效率和结果精度，我们支持双引擎架构作为向量数据库的底层支撑，实现了强大的混合检索和高级重排序能力。
-
Milvus 向量数据库：提供毫秒级的向量化检索能力，能够高效处理海量文档知识解析后的向量数据。 在文档知识解析后，系统采用混合检索（Hybrid Retrieval）策略，并支持重排序（Re-ranking）机制，从向量和关键词两类召回结果中，选出最匹配用户问题的答案。用户可以灵活选择使用预置的重排模型或者设置权重的方式，对召回内容进行排序，实现高度定制化的精准召回。
-
ES向量数据：提供更丰富的解析方式，配合自动关键词提取、问题生成等解析方式，并结合标签集、知识图谱等元数据增强索引，从而支持更复杂的查询场景解析。混合检索策略可以结合 ES 的全文检索能力，通过多种算法叠加进行结果重排，使得召回内容更加精确、相关性更强。
![]()
四、细粒度的组织权限和应用权限
- 多租户管理：我们通过对不同租户架构实施严格的资源隔离与配额管理，有效保障了平台服务的稳定性和数据的安全性。同时，在多租户体系下，我们提供了精细化的角色权限管理机制，确保用户对权限的管控更加灵活，使团队成员拥有与其角色相匹配的操作权限，实现高效的权限治理和安全控制。
![]()
![]()
本次四大核心升级全面重塑了平台的研发体验、智能检索和安全治理标准。这一高性能、高安全、高灵活的 AI 应用开发底座，能确保开发者能够以更高的效率、更强的能力，将创新构想快速转化为稳定可靠、精准智能的、面向未来的企业级应用。
