38.3k 的 AI 开源知识库 Dify 教程五：创建 Workflow

我们在之前的几篇文章中已经介绍了 Dify 的大部分功能，包括：

• 部署及基础使用：37.4k 的 Dify，一款小白也可以轻松上手的大模型开发平台（一）：部署及基础使用原创
• 连接本地大模型 Ollama：Dify 教程二：使用本地大模型 Ollama原创
• 创建知识库的三种方法：38.2k 的 AI 开发平台 Dify 教程三：将 Notion 和网站作为知识库原创
• 内置应用模板及工具：38.2k 的 AI 开发平台 Dify 教程四：自定义 AI 工具（ChatGPT Actions）

今天我们将结合以上模块实现一个完整的 Workflow 应用。

工作流

首先我们需要知道什么是工作流？

工作流就是将复杂的任务拆分成较小的步骤（节点）来降低整体的系统复杂度，这样可以减少对提示词技术和模型推理能力的依赖，从而提高 LLM 应用面向复杂任务的性能，也提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。

在 Dify 中有两种类型的工作流：

• Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。

• Workflow：面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。

在 Workflow 中起到关键作用的就是节点，关于节点的分类如下：

接下来三金以 Workflow 为例，实现一个可以根据用户输入自动生成小红书文案的工作流。Let`s do it!

首先按照上一篇的文章《》让 AI 帮我们生成一个 Workflow 的规划；

然后创建一个空白的 Workflow 应用，并按照刚刚的内容创建节点：

我们这里一共有 7 个节点：

• 开始节点：在开始之前需要设置一些必须的参数，比如文章主题或者参考文章的 URL、文章风格以及内容长度
• 问题分类器：根据第一步的参数将其进行分类，然后延伸出两个不同的节点——网页爬虫和根据主题生成文章
• 网页爬虫：如果输入的是 URL 则会走到这个节点
• 根据爬虫内容生成文章（LLM）：将爬虫爬到的内容做二次处理生成新的内容
• 根据主题生成文章（LLM）：回到问题分类器那一步，如果只是输入了一个主题，那么就直接会根据主题生成一篇文章
• 变量聚合器：将两个 LLM 生成的文章都会聚合到这个节点上来
• 结束：最后输出给用户

我们来测试一下，点击右上角的运行按钮：

可以看到已经输出了一篇 100 字左右的小红书文案：

相信大家现在已经基本掌握了如何创建 Dify 工作流，那接下来我们就可以创建一些可以执行自动化任务的工作流 + AI 智能对话 + 微信推送来实现一个微信智能助理。