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Dify 工作流→ 节点及相关功能

发布日期:2025-04-27 05:30:59 浏览次数: 1647 作者:AI应用之旅
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Dify工作流节点功能全解析,助力高效自动化任务处理。

核心内容:
1. 基础流程控制节点:从开始到结束,掌握工作流控制关键要点
2. 数据处理与转换节点:参数提取、模板转换等,高效管理数据流
3. AI与外部交互节点:调用大模型、知识检索,实现智能自动化

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

以下是对 dify 工作流节点及相关功能的整理


一、基础与流程控制类节点

  1. 开始节点

  • 功能:工作流的起点,用于初始化变量或接收用户输入数据(如文本、文件、下拉选项等),支持系统变量(如用户ID、应用ID)记录全局信息。
  • 配置:可定义输入字段类型(文本、段落、文件等)和系统参数。
  • 结束节点

    • 功能:工作流终点,汇总关键结果输出。需声明输出变量,支持多分支不同结束节点。
  • 条件分支节点

    • 功能:根据条件(如文本包含、数值比较)决定执行路径,支持 IF/ELIF/ELSE 逻辑。
    • 应用场景:客服意图分类、动态流程切换。
  • 迭代节点

    • 功能:对数组数据(如文本片段列表)批量处理,避免大模型单次处理限制。例如拆分长文本翻译。
  • 循环节点

    • 功能:依赖前序结果的递归处理,需设置终止条件(如变量阈值)和最大循环次数,适用于优化任务。

    二、数据处理与转换类节点

    1. 参数提取节点

    • 功能:从用户输入或数据中提取结构化参数(如日期、关键词)。
  • 模板转换节点

    • 功能:格式化数据输出,例如将JSON转换为自然语言描述。
  • 变量赋值/聚合节点

    • 功能:动态更新变量值或整合多变量信息。
  • 代码执行节点

    • 功能:运行 Python/JavaScript 脚本,处理复杂逻辑(如JSON解析、数学计算)。
  • 问题分类节点

    • 功能:识别用户意图,支持多标签分类(如邮件归类为咨询/投诉)。

    三、AI与外部交互类节点

    1. LLM节点

    • 功能:调用大模型(如GPT-3.5、LLaMA)生成文本、分类、翻译或代码生成。
    • 配置:需选择模型、设置提示词(如角色指令)和参数(温度、最大生成长度)。
  • 知识检索节点

    • 功能:从知识库检索相关内容,作为LLM上下文输入,提升问答准确性。
  • HTTP请求节点

    • 功能:调用外部API获取数据(如天气查询、网页抓取),支持GET/POST方法和参数配置。
  • Agent节点

    • 功能:通过策略(如Function Calling、ReAct)自主调用工具,实现多步推理。例如结合搜索工具解答复杂问题。
  • 工具节点

    • 功能:集成第三方服务(如数据库查询、发送消息),支持内置工具授权或自定义工具开发。

    四、典型工作流案例

    1. 文章仿写流程

    • 节点链:开始节点(输入原文)→ LLM节点(改写指令)→ 结束节点(输出结果)。
    • 进阶:可整合HTTP节点抓取网页内容或知识库节点补充专业术语。
  • 多轮对话系统

    • 节点链:开始节点(用户输入)→ 知识检索 → LLM生成回复 → 直接回复节点(流式输出)。

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