在为该大模型节点设计提示词时，使用大括号{{}}来引用输入变量是一种常见的做法，它可以动态地插入用户提供的具体值。以下是一些使用这种引用方式的示例：

1. **询问用户信息**：
- 原始提示词：请告诉我您的名字。
- 引用变量提示词：请告诉我您的名字：{{user_name}}。

2. **根据用户输入生成文本**：
- 原始提示词：请描述一下您最近的一次旅行。
- 引用变量提示词：根据您的描述，请创作一篇关于您最近一次旅行的故事。您的描述是：{{travel_experience}}。

3. **处理用户输入的数据**：
- 原始提示词：请输入一个数值来计算结果。
- 引用变量提示词：您输入的数值是：{{user_input_value}}。请计算其平方。

4. **在邮件模板中使用用户信息**：
- 原始提示词：尊敬的客户，感谢您的支持。
- 引用变量提示词：尊敬的{{user_name}}，感谢您的支持，您的订单号是：{{order_number}}。

5. **根据用户输入进行条件判断**：
- 原始提示词：如果用户是VIP会员，则提供特殊优惠。
- 引用变量提示词：如果{{user_is_vip}}为真，则提供VIP会员专属优惠。

使用这种方法，可以提高自动化程度，确保系统可以根据实际输入的数据动态调整输出内容，从而提高用户体验和系统的灵活性。

在工作流结束时返回给混元大模型的输出，应当包含所有对于后续润色加工至关重要的信息和数据。以下是一个定义工作流输出时可能考虑的要素：

```plaintext
{
"original_input": "{{original_user_input}}", // 原始用户输入，用于记录来源和便于追踪
"processed_data": {
"tokenization": "{{tokenized_output}}", // 分词结果，用于NLP处理
"entities": "{{extracted_entities}}", // 实体识别结果，如人名、地点等
"sentiment": "{{sentiment_analysis}}", // 情感分析结果，如正面、负面、中性
"summary": "{{text_summary}}", // 文本摘要，用于快速了解内容
"keywords": "{{extracted_keywords}}", // 关键词提取，用于主题识别
"grammar_correction": "{{grammar_issues}}", // 语法修正，指出可能的语法错误
"spell_check": "{{spelling_issues}}", // 拼写检查，指出可能的拼写错误
"structured_data": "{{structured_data_output}}", // 结构化数据输出，如表格、列表等
"classification": "{{classification_result}}", // 文本分类结果，如新闻类别、产品类型等
},
"user_instructions": "{{user_specific_instructions}}", // 用户提供的特定指令或偏好
"contextual_info": "{{additional_context}}", // 其他上下文信息，可能包括链接、图片等
"workflow_status": "completed", // 工作流状态，表示流程是否完成
"error_info": "{{error_messages}}", // 如果有任何错误发生，记录错误信息
"timestamp": "{{current_timestamp}}", // 输出时的当前时间戳
"additional_outputs": {
// 其他可能生成的输出，如图表、图像等
"charts": "{{chart_data}}",
"images": "{{image_data}}",
// ...
}
}
```

这个输出模板是基于以下考虑：

1. **原始输入**：记录原始用户输入，以便大模型可以了解上下文和用户意图。
2. **处理数据**：提供所有NLP处理的结果，包括分词、实体识别、情感分析等，这些是二次润色加工的基础。
3. **用户指令**：保存用户的具体指令或偏好，确保大模型在润色时遵循这些要求。
4. **上下文信息**：提供额外的上下文信息，如链接、图片等，有助于大模型更全面地理解内容。
5. **工作流状态**：明确工作流是否完成，以及是否有错误发生。
6. **错误信息**：如果有错误，记录错误信息，以便后续的问题解决。
7. **时间戳**：记录输出时间，有助于追踪和同步处理步骤。
8. **额外输出**：包括图表、图像等非文本数据，如果有的话。

这样定义的输出将有助于混元大模型在二次润色加工时，基于全面的信息进行更精确和有效的处理。