必须用分流器将超2800字符的文本按1800字符切分并保留句子完整性，再通过批处理节点解包数组，否则大模型输入会被静默截断。
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你需要把一篇上万字的行业报告喂给大模型做深度分析，但直接提交会触发超长文本截断或生成质量崩塌——这时候必须用分流器把原文切成语义连贯、长度可控的段落，再分发给不同节点并行处理。
确认文本是否真需要分流
打开扣子工作流画布，先拖入一个「开始」节点，在其输出字段中填入待处理文本。如果该文本长度 【超过2800字符】，且后续节点是大模型（如GPT-4、Qwen-Max），就必须加分流器；若只是调用LinkReaderPlugin或代码节点做清洗，可跳过此步。
注意：扣子平台对单次输入到大模型节点的文本长度有硬性限制，超限将静默截断后半部分，不会报错也不会提醒。
添加分流器节点并配置切分逻辑
在画布空白处点击「添加节点」→ 选择「工具」分类 → 找到并添加「分流器」节点（图标为三条平行箭头分叉）。
双击该节点进入配置页：
- 切分方式选「按字符数」
- 每段最大长度填 【1800】（留出200字符余量供提示词和系统指令使用）
- 启用「保留句子完整性」开关——否则可能在句中强行截断，导致后续大模型理解错乱
这一步不能填2000或2500。实测发现，当设为2000时，部分段落末尾会卡在“因此”“然而”等转折连词后，造成语义断裂；1800是兼顾吞吐量与语义安全的临界值。
连接分流器与下游节点
第一步：将「开始」节点的输出字段（如text）拖拽连线至「分流器」节点的输入口。
第二步：从「分流器」节点右侧三个出口分别引出连线：
- 「第一段」→ 连接到第一个大模型节点（用于生成摘要）
- 「第二段」→ 连接到第二个大模型节点（用于提取数据表格）
- 「剩余段落」→ 连接到「批处理节点」（统一交由并行引擎调度）
「剩余段落」出口输出的是一个数组，不是单个字符串。如果你把它直接连给普通大模型节点，会报错“期望字符串，得到列表”。必须接「批处理节点」或「代码节点」来解包。
用代码节点做智能语义补全（可选进阶）
方法一：在分流器后加一个「代码节点」，粘贴以下Python逻辑：
```python
import re
segments = []
for seg in input["segments"]:
# 去除首尾空格，合并被切断的短句
cleaned = seg.strip()
if len(cleaned) segments[-1] += " " + cleaned
else:
segments.append(cleaned)
output["segments"] = segments
```
方法二：改用正则预处理——在「开始」节点后先接一个「代码节点」，用 re.split(r'(? 按中文句末标点切分，再按需合并至1800字内。比纯字符切分更抗干扰，但对无标点长段落（如代码块、表格文字）容易失效。
验证分流效果
点击画布右上角「试运行」，在输入框中粘贴一段3200字的测试文本。
运行后查看「分流器」节点的输出日志：
✅ 正常情况：显示 "segments": ["第1段内容...", "第2段内容...", ...]，共2～3个元素，每段长度在1750～1800之间
❌ 异常情况：若只输出1个元素且长度仍为3200，说明「保留句子完整性」开关未开启，或输入文本本身无换行/无标点，需退回上一步改用代码节点预处理。
