微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
Dify参数提取器让自然语言处理更高效,轻松实现结构化参数转换,提升工作流搭建效率。 核心内容: 1. 参数提取器的工作原理与核心功能 2. 从环境准备到工作流搭建的完整步骤 3. 实际应用案例与效果验证
参数提取器利用LLM从自然语言推理并提取结构化参数,用于后续的工具调用或HTTP请求。
dify工作流内提供了丰富的工具选择,其中大多数工具的输入为结构化参数,参数提取器可以将用户的自然语言转换为工具可以识别的参数,方便工具调用。
工作流内的部分节点有特定的数据格式传入要求,如迭代节点的输入要求为数组格式,参数提取器可以方便的实现结构化参数的转换。
注册硅基流动并获取API_KEY
已本地部署dify服务
已安装硅基流动插件
此工具流主要展示参数选择器的用法,LLM节点生成随机的目录,参数提取负责从章节中提取指定章节的名称(参数提取器的本质仍旧是LLM,从用户给定的文本中分析推理提取出最终的变量给后续节点使用),直接输出。
1.创建开始节点
开始节点保持默认,不需要添加任何输入字段。
创建LLM节点
LLM节点这里选用的是Qwen2.5-72B-Instruct模型,提示词如上图所示生成一个随机的目录,作为后续节点的输入。
创建参数提取器节点
参数提取器从LLM输出的文本中,根据需要提取参数的中文描述进行参数提取,主要依赖大模型的能力,这里分别提取第一章的标题、第二章的第一节标题、第三章下第二节的第一小节标题。
添加直接回复节点
直接回复节点将参数提取的结构化数据输出,另外输出LLM节点生成的章节目录作为参考验证参数提取器的效果是否正确。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-12-05
【紧急预警】Dify 用户速看:Next.js 爆 CVSS 10.0 核弹级漏洞,已被真实验证攻击
2025-12-05
Dify v1.10.1-fix.1 版本紧急发布!
2025-12-04
Dify v1.10.1 VS Langchain v1.1.0性能测试结果,你绝对想不到!
2025-12-03
给 Dify 架构做“减法”,Dify × OceanBase 解锁一体化数据库
2025-12-02
Dify v1.10.1 vs n8n v1.123.0:破解AI流程整合困境,3大场景化选型
2025-12-02
5步搭建企业级私有Dify插件市场
2025-12-01
为什么我不再倾向于用Dify等智能体开发平台?而是开始学习SpringAi做定制化智能体开发
2025-11-29
Dify 2025年技术演进总结,有你钟意的亮点吗?
2025-10-13
2025-09-16
2025-09-23
2025-10-12
2025-11-09
2025-11-11
2025-09-30
2025-11-20
2025-10-16
2025-09-17
2025-11-29
2025-09-30
2025-09-23
2025-09-06
2025-09-05
2025-08-29
2025-08-18
2025-08-02