图表生成节点

​

节点特性

图表生成节点属于工具型处理节点，其核心特性是执行图表生成操作并将结果封装为上下文变量，而非直接输出给用户。

​

工具节点 vs 输出节点

在LangChat Pro工作流中，节点按照输出特性分为两类： 输出节点（直接响应用户）：

• LLM大模型节点：支持流式输出
• 直接回复节点：输出变量内容

工具节点（上下文变量传递）：

• 图表生成节点
• 百度搜索节点
• 知识库检索节点
• 其他功能节点

​

执行场景对比

​

图表生成节点

图表生成节点基于EChart图表库，提供强大的数据可视化能力，支持多种图表类型和丰富的配置选项。

​

配置参数

​

输入参数

图表类型：

• 折线图：适合展示趋势变化
• 柱状图：适合对比不同类别数据
• 饼状图：适合展示占比关系
• 通过图表类型选择器配置

图表数据：

• 支持动态引用流程上下文变量
• 支持静态数据输入
• 支持变量和数据的混合输入
• 通过智能变量选择器配置
• 数据格式：用分号分隔的数字，例如：1;11;111

X轴数据：

• 支持动态引用流程上下文变量
• 支持静态数据输入
• 支持变量和数据的混合输入
• 通过智能变量选择器配置
• 数据格式：用分号分隔的标签，例如：1月;2月;3月

​

输出变量

EChart图表JSON：

• 数据类型：TEXT文本格式
• 内容：EChart图表配置的JSON数据
• 用途：供下游节点引用和处理

​

典型使用场景

​

场景一：简单数据可视化

适用场景：

• 用户数据可视化展示
• 简单的图表生成
• 数据对比分析

​

场景二：数据库+图表生成

适用场景：

• 基于数据库数据的图表生成
• 实时数据可视化
• 业务数据展示

​

场景三：多图表类型对比

适用场景：

• 同一数据的不同图表展示
• 多角度数据可视化
• 图表类型对比分析

​

场景四：AI+图表生成

适用场景：

• AI分析结果的可视化
• 智能化的图表生成
• 结合AI和图表的数据展示

​

场景五：动态图表生成

适用场景：

• 根据数据特征选择图表类型
• 智能化的图表选择
• 自适应的数据可视化