我来帮您分析开始节点涉及的文件，并实现添加用户ID、工作流ID和执行次数变量的功能。

我来帮您详细分析logger的导入方式、工作流保存变量的原理，以及整个流程，这样您就能更好地分析IndexError问题。

知识中心 (Knowledge Center)A. HTTP SSE 接口"knowledge_id": 1, // 知识库ID (必需)"conversationId": "uuid-string", // 会话ID (可选)"model": "llama3.1:latest", // 模型ID (必需)"text": "什么是网络安全？", // 用户输入 (必需)"search_enable

1. 前端发送请求 → WorkflowClient初始化2. 检查工作流状态 → 生成唯一ID3. 创建RedisCallback → 设置工作流数据4. 提交Celery任务 → execute_workflow.delay()5. Celery Worker执行 → 创建Workflow实例6. GraphEngine构建 → 解析节点和边关系7. 节点依次执行 → 数据存储到GraphSt

文档知识库和QA知识库互补关系：QA处理简单明确问题，文档处理复杂深度问题转化关系：可以从文档中提取QA，也可以用QA增强文档检索层次关系：通常先尝试QA快速解答，失败再检索文档在实际系统中，两者结合使用往往能提供最好的用户体验：既能有快速准确的简单问答，又能支持复杂问题的深度研究。

客户端管理负责管理MCP连接传输协议：支持SSE和STDIO两种传输方式工具集成：自动将MCP工具转换为LangChain工具API接口：提供完整的MCP工具管理API。

在 PostgreSQL 中，导出和导入数据库、模式（schema）或表的数据可以使用多种工具和方法。以下是常用的命令和步骤，分别介绍如何导出和导入整个数据库、特定的模式以及单个表的数据。 是 PostgreSQL 提供的用于导出数据库的工具。要导出整个数据库，可以使用以下命令：参数说明：示例：2. 使用导出特定的模式如果只需要导出数据库中的某个模式（schema），可以使用参数指定模式名称：示例

好的！让我们完全抛开代码，用机械臂的例子来直观理解强化学习的核心原理。想象你在教一个蒙着眼睛的小孩走到房间某个位置：状态就是小孩对当前环境的感知：在机械臂中：动作就是小孩可以做的移动：在机械臂中：奖励就是给小孩的即时反馈：关键：奖励告诉智能体短期的好坏，但不告诉它长期的最优策略。例子：它包含了未来所有步骤的预期回报，而不仅仅是眼前这一步的奖励。这是Q-learning最精妙的部分！让我们用倒推的方

总而言之，过滤敏感信息是一个系统性工程前端的输入过滤核心的模型对齐训练后端的输出审核系统层的安全护栏设计运营层的持续监控和迭代没有任何单一技术是万无一失的，必须采用深度防御策略，层层设卡，才能最大限度地确保AI输出的安全性和负责任性。这是一个持续在“攻击”与“防御”中动态演进的领域。

文件存储：使用MinIO作为对象存储，支持文件上传、下载和分享链接生成智能体：基于LangChain构建，支持工具集成、技能关联和对话功能数据集：支持文件上传和QA知识库构建，用于模型微调工作流：支持可视化流程构建，包含技能和工作流两种类型构建系统：异步构建流程，支持状态查询和流式更新所有功能都通过RESTful API和WebSocket提供接口，数据持久化使用SQLModel + MySQL，