批处理节点可并行处理1000条独立商品描述，总耗时≈单次响应时间；需确保数据无依赖、无嵌套、字段清晰，配置时选对数组变量、设并发6～10、prompt中用{{item.xxx}}引用字段、超时调至30秒，并在下游用代码节点清洗汇总结果。
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要在扣子工作流中把1000条商品描述一次性喂给大模型生成摘要，又不想等30分钟，就得用批处理节点并行跑——它不是加快单次调用，而是让1000次调用同时启动，总耗时基本等于1次的响应时间。
确认数据是否适合批处理
打开你的原始数据源，检查每条数据之间是否存在依赖关系：比如第2条摘要是否需要引用第1条的输出结果、是否要按顺序编号、是否前一条失败就中断后续。只要出现其中任意一种情况，【必须换用循环节点】。批处理只接受完全独立的任务，例如“对每个商品名生成一句广告语”“为每张产品图写三个标签”“把每段客服对话提炼关键词”。如果数据是飞书表格导出的纯列表，且字段命名清晰（如product_name、category、price），那95%可以直接进批处理。
注意：嵌套结构如{"orders":[{"items":[{"sku":"A","qty":2}]}]}不能直接喂给批处理节点——它会把整个JSON当一个元素处理。必须先用代码节点扁平化成[{"sku":"A","qty":2},{"sku":"B","qty":1}]这样的平面数组。
配置批处理节点输入参数
方法一：直连上游数组变量
拖入批处理节点 → 连接前序节点（如「代码」或「开始」）的输出端口 → 双击节点 → 在「批处理数组」栏点击右侧变量图标 → 从弹出列表里选中类似{{start.product_list}}或{{code.flattened_items}}的数组变量。这一步千万别手敲路径，拼错一个字符就会报“not an array”错误。
方法二：手动构造数组（适合调试）
在批处理节点设置页 → 「输入变量」区域点击「添加」→ 变量名称填items → 数据来源选「输入」→ 类型自动识别为array
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【批处理并行上限必须设为6～10】。设1是串行，等于白用；设超过10平台会自动截断且不报错，实际并发数还是10；设6～10能在多数API限流阈值内跑满带宽，实测比设10快8%左右（因减少了节点调度开销）。
编写批处理体内部逻辑
第一步：进入批处理节点内部画布 → 拖入一个大模型节点。
第二步：在Prompt框里写清楚指令，关键是要用{{item.xxx}}引用当前项字段。例如：“请用不超过50字概括「{{item.name}}」的核心卖点，要求包含品牌名和主打技术。”
第三步：检查大模型节点的「输出变量名」，默认是result，但如果你后续要聚合，建议改成summary，避免和外部变量冲突。
第四步：若需调用插件（如图片生成），把插件节点拖进批处理体 → URL填https://api.example.com/v1/generate → Body里sku字段填{{item.sku}}，prompt字段填{{item.prompt_template}}。记住：所有变量都必须带{{item.}}前缀，写{{sku}}会返回undefined。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但容易踩的坑是：大模型节点超时设置没改，默认15秒。如果批量生成复杂文案，建议在节点右上角「设置」里把timeout_ms调到30000（30秒），否则部分请求会无故中断，导致输出数组缺项。
汇总批处理结果
① 批处理节点输出默认是一个数组，每个元素对应一次内部执行的结果，结构为[{summary:"..."},{summary:"..."}]。
② 把「代码」节点接在批处理下游 → 编辑Python代码：
```python
results = args.params['batch_result'] # 注意变量名要和批处理节点输出名一致
valid_summaries = [r['summary'] for r in results if r and r.get('summary')]
return {'all_summaries': valid_summaries}
```
③ 如果需要转成表格格式，再加一个「JSON转表格」节点 → 字段映射填summary → 输出即为可直接复制到飞书表格的行列结构。
④ 若要过滤掉空结果，别在批处理体内做判断——那会浪费并发资源。统一在汇总代码里用list comprehension清洗，既干净又不影响并行效率。
