2 - Dify v0.6.9将自定义工作流作为工具

飞书用户4443

2024年12月10日修改

       可以在 Dify v0.6.9中发布人工智能工作流程作为可复用的工具（在Agent或Workflow中使用）。这使得它可以与新的agents和其它workflows集成，从而消除重复的工作。新增了两个工作流节点和一个改进的节点：​

迭代：确保输入为数组。迭代节点将依次处理数组中的每个项目，直到所有项目都被处理。例如，如果你需要一篇长文章，只需输入几个标题。这将生成一篇包含每个标题段落的文章，免去了复杂的提示编排的需求。​

参数提取器：使用大型语言模型（LLM）从自然语言中提取结构化参数，简化了在工作流中使用工具和进行HTTP请求的过程。​

变量聚合器：改进的变量赋值器支持更灵活的变量选择。同时，通过改进节点连接方式，增强了用户体验。​

Dify中的工作流分为Chatflow 和 Workflow 两种：Chatflow面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、及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。​

common.docs_name - LarkCCM_Docs_Menu_Image

Chatflow使用入口

50%

Workflow使用入口

50%

一.三步翻译工作流

1.开始节点

在「开始」节点内定义输入变量支持四种类型：文本、段落、下拉选项和数字。如下所示：​

       在 Chatflow 中，开始节点会提供系统内置变量：sys.query 和 sys.files，sys.query 用于对话型应用中的用户问题输入，sys.files 用于对话中上传文件，如上传一张图片用于理解含义，需要配合图像理解模型或者图片输入的工具来使用。​

2.LLM（识别专有名词）节点

SYSTEM为对话提供高层指导，如下所示：

代码块

<任务> 识别用户输入的技术术语。请用{XXX} -> {XXX}的格式展示翻译前后的技术术语对应关系。​
<输入文本>​
{{#1711067409646.input_text#}}​
<示例>​
Transformer -> Transformer​
Token -> Token​
零样本 -> Zero Shot​
少样本 -> Few Shot​
<专有名词>​

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