在真实的企业里，大模型“能不能落地”？ 答案往往不是卡在“模型不够强”，而是卡在工程化太麻烦。
连一个最简单的“自动筛简历”流程，都要：
- 接收文件
- 解析内容
- 读写数据库
- 拼系统 Prompt
- 调模型
- 输出结构化结果
- 部署网页，展示结果
工作流环节一堆，流程一长，很多团队直接劝退。
但最近我试了一个工具：ZGI。
一句话： 它把 大模型 开发做到“像连乐高一样好用”。
我用它做了一个简历自动初筛 工作流，从新建到上线落地，不到 5 分钟。 我甚至没写一句代码。
今天这篇文章，我想带你从零搭一遍，也顺便看看 ZGI （www.zgi.cn/ ）究竟凭什么这么丝滑。
-
用 ZGI 搭一个“简历自动初筛”工作流（全图示教程）
下面我们正式开始。
只需要 5 分钟，你就会拥有一个“AI 简历初筛助手”。
第一步：新建任务 工作流
在 ZGI （www.zgi.cn/ ）首页创建一个新的任务型 工作流。
初始界面如下：
第二步：清理默认输入，只保留我们需要的
初始的“开始”节点，有一个默认的 query 输入。
因为我们不需要对话，只需要：
- 上传简历（文件）
- 输入岗位描述（文本）
所以把默认的 query 输入删掉。
第三步：创建两个变量
① 简历上传
② 岗位描述
点击“新增变量”，添加文件上传通道和岗位描述通道。
- 简历文件上传变量定义如下：
- 岗位描述变量定义如下：
这样，入口数据就准备好了。
第四步：添加“文档提取器”节点（读取简历内容）
上传文件只是第一步，AI 要“看懂”内容必须先解析文件。
插入“文档提取器”节点：
连接“文档读取器”节点，“文档读取器”节点输入设置为 “开始” 节点的文件输入，输出为从文件中提取到的文本内容。
第五步：把解析后的内容 + 岗位描述交给 LLM 分析
有了简历内容和岗位描述，下一步需要将上面两个变量传入LLM进行分析。
配置“LLM”节点，你可以自由选择模型，这里以 DeepSeek 为例。
输入系统提示词。
请作为专业 HR，基于岗位要求与候选人简历，评估匹配度并给出「好看、易展示」的结果输出。
评估规则：
匹配度评分：0～100
给出 3-5 条金句式理由（短句、有力度）
理由必须对应岗位关键要求
不要复述简历内容，不要输出无意义客套话
岗位要求：
{{岗位要求}}
候选人简历：
{{候选人简历}}
输出格式（严格遵守）：
🎯 匹配度：XX / 100
📌 核心理由：
…
…
…
可以看到，系统提示词中需要引用{{简历内容}}和{{岗位描述}}的内容，可以点击 {}按钮，插入变量，插入变量后如下：
大模型的输出有两个变量，一个模型生成的文本和令牌用量费用信息，我们想给用户看的，是模型生成的文本。
第六步：连接到结束节点
将模型输出的文本连接到结束节点，即为输出，完成闭环。
第七步：点击“调试”试跑一下
工作流配置完成，点击“调试工作流”，输入一个示例岗位描述，上传一份简历，看结果是否符合预期。
招聘职位：后端开发工程师（Java）
岗位职责：
1. 负责核心业务服务的后端研发与维护
2. 参与系统架构设计、服务拆分与性能优化
3. 完善后端技术文档与单元测试
4. 参与线上问题排查、系统监控与稳定性提升工作
岗位要求：
1. 熟练掌握 Java / Spring Boot / MySQL / Redis
2. 有 微服务开发经验（Spring Cloud 或 Dubbo）
3. 熟悉 分布式系统基础：缓存一致性、消息队列、限流降级
4. 熟练使用 Linux、Git、Docker
5. 有较强的逻辑思维能力，良好的团队沟通能力
6. 有中型项目经验或能独立承担模块开发
可以看到输出结果都正常，符合预期。
第八步：发布！
没问题就可以点发布了，点击右上角【发布】。
发布后，ZGI（www.zgi.cn/） 会自动生成一个“智能体落地页”，点击后跳转到一个网页，就是你刚才搭建的工作流界面了。
可以直接在线使用刚才的工作流，你的“简历初筛助手”已经上线！
第九步：试试效果
我上传了一份简历试试：
OK，没问题。输出很工整，评分和理由一目了然。
一个完整的企业级小工具，就这么完成了。
-
这只是开始
上面只是“上传一个文件 → 自动分析”的基础玩法。
但 ZGI（www.zgi.cn/） 的可视化工作流能做的事，非常多：
高级玩法 1：
一次上传一批简历，批量筛选
只要在前面加一个循环节点，你就能做到：
- 一次上传 10 份、100 份甚至更多简历
- 自动逐个解析
- 每份生成一个匹配度
- 最终导出 Excel 或写入数据库
完全批处理！
筛选效率直接 x10。
高级玩法 2：
自动生成结构化报告（PDF / Markdown / Excel）
你可以：
- 输出为 Markdown
- 自动排版成 PDF
- 甚至自动生成“面试建议”
人力 HR 看到会热泪盈眶。
高级玩法 3：
串接企业内部系统：CRM、OA、招聘系统
ZGI 的 API 节点很强大：
- 有新简历 → 自动筛 → 存数据库
- 匹配度高 → 自动创建招聘任务
- 自动通知面试官
- 自动同步到微信 / 工作群
所有这些，你都可以在 ZGI 的可视化界面里完成。
-
为什么越来越多企业开始用 ZGI？
你可以把 ZGI （www.zgi.cn/） 理解成： 企业级 AI 工作流 + 可追溯 RAG 引擎 + AI-Native 数据操作系统 的全家桶。
一句话总结它的价值：
让企业开发者从 80% 的重复性脏活累活中解放出来，专注于 20% 真正有差异化价值的创新。
ZGI 有三大狠活
（1）可溯源 RAG 引擎：
每一句话都能找到证据。企业用 AI 最怕什么？胡说八道。
ZGI （www.zgi.cn/ ）的 RAG 引擎直接把“引用链路”透明化。
（2）可视化 Agent 编排：
不用写一行代码，就能串 CRM、ERP、数据库、API。
你只要想清楚逻辑，ZGI （www.zgi.cn/ ）负责帮你把它 编排成真实服务。
（3）AI-Native 数据操作系统：
-
内置上千种模型
-
自动负载均衡
-
云端 & 私有化都可部署
-
API 打通全链路
ZGI（www.zgi.cn/） 的优势让企业开发者真正能“把 AI 用起来”。
开发者不再管繁杂底座，只专注业务创新。
5 分钟搭一个工作流，1 小时上线一个企业级智能体。
说实话，在企业做 AI 工程的人看到这三条，真的会忍不住点个赞。
