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一、工作流生成的痛点

现在，越来越多的人开始使用扣子，工作流也变得越来越复杂。比如生成历史人物、每天一首歌、独居女孩等内容。虽然随着大模型技术的进步，生成的视频质量在不断提升，但视频生成的成本也水涨船高。像一条5秒钟的视频，大概需要1元钱，而更长时间、更高质量的视频，价格可能甚至达到几块钱。

工作流的执行是连续的，一旦某个环节出现问题，整个流程就会被中断，这样就会导致浪费。如果再运行一次，之前生成的视频所消耗的费用就白白浪费掉了。搞的我心情崩溃。

那么，如何避免这种浪费呢？作为一名程序员，我绝对不能接受这种情况的发生。解决方案是：必须设计一种机制，确保在流程中出现问题时，避免重复生成，从而避免不必要的费用开支。

二、数据库设计逻辑

80%的费用通常是由20%的功能引起的。既然如此，我们就应该优先对视频生成进行优化。为了实现优化，我们需要保存上一次运行的结果，这样在再次运行时就不需要重新生成视频。特别是像历史人物、独居女孩等类型，生成的文本和提示词大多相似，因此我们可以通过缓存之前的生成结果来避免重复计算。

为了实现这一点，我们需要一个数据库来存储视频地址。为了能够区分每次生成的视频及其对应的工作流，我们设计了4个关键字段：

• 工作流ID（workflow ID）：用来区分不同的工作流。
• 运行次数（Number）：表示这是第几次运行。
• 批处理次数：在循环中的第几次批处理。
• 视频地址：存储生成的视频实际地址。

这些信息需要保存在数据库中，因此我们需要创建一个数据库节点，并将这些字段加入到表结构中。表名可以根据实际需求自定义，只要能清晰表达其功能即可。在这里，我命名为 video_list，用于存放所有生成的视频记录。

既然要保存到数据库里面，那首先我们得创建一个数据库。

操作步骤为首先进入资源库。点击右上角。资源图标从下拉菜单当中选择数据库。

选择创建一个coze数据库。数据库的名称可以自定义，只要能清晰地表达其含义、方便自己理解就可以。

下面是我自己数据库的结构。如果你不确定如何创建，可以参考我下面的示例，作为参考来帮助你构建自己的数据库。

字段名称自己能理解就行，拼音也可以。

三、流程图、程序逻辑

接下来，我们进入具体的流程。首先，为了避免重复生成视频，我们需要判断数据库中是否已有相关数据。那么，如何区分是需要新生成视频，还是读取以前的数据呢？我们在流程的起始节点加入了一个 runnum（如果这个字段有值，就表示我们应该去数据库查询相关数据；如果没有值，则说明是全新的任务。

无论是否有值，我们都会进行数据库查询。如果数据库能找到对应的视频记录，我们就直接使用现有的数据；如果查询不到，则需要重新生成视频，进入第二条分支进行生成。

视频生成完成后， 接下来是保存数据的步骤。生成的视频必须保存到数据库中，以防止数据丢失或找不到。在保存后，通过一个代码节点进行统一判断：如果数据库中已有相关内容，就直接使用数据库中的数据；如果没有，则使用新生成的视频。

最后， 这个节点的处理方式取决于下一个节点的需求：是返回一个数组、字符串数组，还是对象类型。这样，整个流程就可以根据需要灵活处理不同的数据格式。

四、节点设置

由于其他的操作很多人都会，如果不会的话看基础教程，那我们就直接从批处理节点开始。

开始节点

1、节点①数据库查询节点

2、节点② 选择器节点

3、节点③视频生成节点

这个节点的配置和普通的生成循环视频配置是一样的。只需要按照之前的视频配置方式进行设置，就可以了。

4、节点④数据新增节点

5、节点⑤ 代码 节点

6、整体逻辑

五、代码整个工作流如何获取

在整个流程中，代码节点的部分我也已经详细讲解并放到了我的会员专属课程里。如果你感兴趣，欢迎加入课程，后续我还会分享如何在本地批量生成自媒体内容的文章。此外，加入课程后，你还可以免费加入我们的交流群，和大家一起讨论、交流经验。