Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >入门Dify平台:工作流节点分析

入门Dify平台:工作流节点分析

原创
作者头像
努力的小雨
发布于 2025-03-20 12:24:09
发布于 2025-03-20 12:24:09
9710
举报
文章被收录于专栏:灵墨AI探索室灵墨AI探索室

要让智能体在实际应用中表现出色,掌握工作流的使用至关重要。今天,我们将深入探讨Dify平台中的各个节点的功能,了解它们的使用方法以及常见的应用场景。通过对这些节点的全面了解,将能够高效地设计和优化智能体的工作流流程。好了,言简意赅,直接进入正题。

节点概览

首先,我们创建一个工作流或者是chatflow应用都可以。里面的节点都是一样的。我们还是以工作流为主来讲解。

大模型

让我们先来详细讲解一下最常用的大模型节点。大模型承载着类似于人脑思考的复杂过程,通常被用来处理各种复杂的任务。可以说,如果你没有涉及到大模型节点的相关流程,那么基本上你也无法真正接触到像Dify这样的智能体平台。

这里的大模型节点有两种功能,一种就是常见的逻辑推理,即我们写好提示词和用户的问题,大模型就会直接推理回答。

还有一种,就是视觉功能,因为现在多模态模型遍地都是,图片理解场景用到的也不少。所以如果有图片理解问题,交给大模型节点也是可以的。如图所示:

image
image

知识检索

所谓的市面流行的知识库叫法。之所以将其称为“知识库”,主要是因为现代许多可视化平台已经为用户提供了文本和图片的向量化处理功能。简单来说,这些平台的底层架构是基于向量数据库来进行数据的存储和检索操作。

对于那些并不精通技术的普通用户来说,操作这些平台并不复杂,他们只需要具备类似记事本的基础使用能力,就可以轻松掌握如何进行知识检索。正如下图所示,这种平台通过简化界面和操作步骤,使得即使是技术小白也能高效地进行知识的查询和管理。如图所示:

image
image

问题分类

问题分类其实就是我们常说的意图识别。仍然是大模型来思考,如果我们的每个场景流程是不一样的,那么用户的问题是无法通过条件节点来控制的,就是因为你永远无法预知用户的问题到底是啥,只能给一个范围,那么问题分类节点就有用处了。如图所示:

image
image

条件分支

这里就是我们所说的条件分支,他主要用来判断固定内容走的分支逻辑。如果条件已经很明确了,就不要使用问题分类器了,毕竟每调用一次大模型都会进行扣费。如图示:

image
image

迭代节点

就是一个循环节点,如果有一些流程化需要重复执行,就需要这个迭代节点。比如我有10个链接需要大模型进行分别汇总,那么这场景就很适用。如图所示:

image
image

代码执行

代码节点目前支持两种编程语言:Python和JavaScript。为什么智能体还是需要编程语言来处理?就是因为有一些逻辑节点无法满足,比如数据加密、解密等等,有人说有人开发插件了,我们直接调用插件节点就可以了。但是总有一些个性化的定制需求,别人的插件终究不能满足。

image
image

模版转换

模版转化可以简单理解为一个文本处理节点,比如你可以写一段固定的话传给下游节点,比如搜索等。还可以用来润色一下或者为用户的问题加一个限制条件。如图所示:

image
image

变量聚合器

它的用法也很简单,只是单纯为了好看将上游节点的输出变量归纳到一起后,这样我们的工作流节点变得越来越复杂的时候,就不用再看前面的节点了。直接使用聚合器里的变量即可。如图所示:

image
image

文档提取器

用户除了和智能体正常对话,还会上传一些图片、文档以及表格文件,但是大模型是不可能直接去解析的,所以这里与文件上传功能配套的就是文档解析器。先解析成正常的文字后,大模型即可理解文档内容从而回答用户问题。如图所示:

image
image

参数提取

参数提取就是为了让大模型结构化输出一些内容。比如我要从用户的问题识别出一本书的名字和书籍作者。如果单纯使用大模型节点的花,输出变量是一段话,你无法在后续的节点正常使用。所以参数提取器就是简化这种操作。直接赋值给两个变量给下游节点使用。

image
image

HTTP请求

该节点主要就是模拟一次网页浏览器搜索。如果你需要冲特定的网页才能获取内容,那么这个节点必不可少。如图所示:

image
image

列表操作

列表操作也是很简单的。我们只需要将数组里面的内容过滤或者我只要第一个。那么直接使用列表节点即可完成,如图所示:

image
image

小结

在智能体应用中,掌握工作流节点的使用至关重要。通过Dify平台中的各类节点,用户能够高效设计和优化工作流流程。从大模型节点的复杂任务处理,到知识检索和问题分类的智能化管理,再到条件分支、代码执行和模板转换等功能的灵活运用,每个节点都有其独特的应用场景。

通过对这些节点的全面了解,用户能够提升智能体的表现,实现更精准、更高效的工作流设计。掌握这些工具,是提升智能体应用性能的关键。


我是努力的小雨,一个正经的 Java 东北服务端开发,整天琢磨着 AI 技术这块儿的奥秘。特爱跟人交流技术,喜欢把自己的心得和大家分享。还当上了腾讯云创作之星,阿里云专家博主,华为云云享专家,掘金优秀作者。各种征文、开源比赛的牌子也拿了。

💡 想把我在技术路上走过的弯路和经验全都分享出来,给你们的学习和成长带来点启发,帮一把。

🌟 欢迎关注努力的小雨,咱一块儿进步!🌟

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
探索Dify:开启大语言模型应用开发新时代
在当今科技飞速发展的时代,AI 技术的迅猛发展令人瞩目。从最初简单的图像识别,到如今复杂的自然语言处理,AI 正以前所未有的速度融入我们的生活和工作。大语言模型作为 AI 领域的重要突破,更是成为了众多开发者关注的焦点。它能够理解和生成自然语言,为智能客服、内容创作、智能问答等应用场景提供了强大的支持。
正在走向自律
2025/05/24
1360
探索Dify:开启大语言模型应用开发新时代
LLMOps平台开发基础学习
大语言模型(Large Language Model, LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,通常使用大量的文本数据进行训练。它们能够理解、生成、翻译、总结和回答自然语言问题。其核心思想是通过对大量语料库的学习,捕捉语言中的规律和结构,从而进行预测和生成
落幕
2025/05/27
390
LLMOps平台开发基础学习
入门Dify平台:知识库分析
今天,我们来简单了解一下 Dify 的知识库功能。其实,它并没有想象中那么复杂或难以操作。无论是 Dify 还是其他类似平台,都已经将知识库的功能封装得非常完善。你可以直接把它当作一个云端的记事本,内容存储则完全交由服务器完成,无需过多操心。
努力的小雨
2025/03/21
7140
RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐
MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各种关于公司内部知识的问题,无论是政策、流程,还是技术文档,MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等
汀丶人工智能
2024/08/05
11.9K0
RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐
入门Dify平台:如何根据需求选择与创建最合适的应用
今天我们将继续深入讲解Dify,重点介绍如何创建应用。具体来说,我们将探讨如何根据不同的需求来决定选择什么类型的应用最为合适,帮助大家更好地理解在Dify平台上构建应用的最佳实践。
努力的小雨
2025/03/19
2490
探秘 AI Agent 之 Coze 智能体:工作流模式(6/30)
摘要:在人工智能领域,随着大模型技术的迅猛发展,智能体的能力得到了极大提升。然而,现实世界中的工作任务往往复杂多样,仅依靠单次大模型调用已难以满足需求。许多任务需要多个步骤、多种技术的协同配合才能完成,例如从数据收集到分析再到决策的过程,或者从用户需求理解到多轮交互并最终提供满意解决方案的服务场景。工作流模式应运而生,它将复杂任务分解为一系列有序的子任务,通过合理组织和协调不同的组件与操作,实现任务的高效处理。这种模式在当前的 AI 应用开发中具有至关重要的意义,它不仅提高了任务处理的准确性和可靠性,还增强了智能体应对复杂多变环境的能力。
正在走向自律
2024/12/18
5.3K2
探秘 AI Agent 之 Coze 智能体:工作流模式(6/30)
Dify 与 FastGPT 流程编排能力对比分析
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)应用平台正在重塑各行各业的工作流程。其中,Dify 和 FastGPT 作为两款具有重要影响力的工具,凭借各自独特的流程编排能力,为开发者和使用者提供了强大的支持。流程编排的优劣直接影响着应用的效率、灵活性和可扩展性,因此深入理解这两个平台的特点对于选择合适的工具至关重要。
井九
2024/10/12
2.5K0
Dify 与 FastGPT 流程编排能力对比分析
Dify学习笔记01:什么是Dify
最近接触了不少构建智能体的平台,所以就考虑是否有开源的平台可以让我深入学习一下智能体,所以就了解到了Dify。
叫我阿柒啊
2025/03/23
7730
Dify学习笔记01:什么是Dify
dify v1.2.0 重磅发布!工作流循环节点+多场景增强,效率翻倍,开发者的终极利器!
🌟 引言:Dify 再进化,开启智能开发新纪元 大家好!今天,我们怀着无比激动的心情宣布:Dify v1.2.0 正式上线! 这一版本不仅是功能的大幅跃升,更是开发者体验的全新升级。无论是工作流的自动化效率、多语言支持,还是底层架构的稳定性,Dify 团队与全球开源社区共同交出了一份令人惊艳的答卷!
福大大架构师每日一题
2025/04/11
1.9K0
dify v1.2.0 重磅发布!工作流循环节点+多场景增强,效率翻倍,开发者的终极利器!
私有化部署Dify
Dify 是一个开源的可视化智能体搭建平台,旨在为用户提供简便、直观的智能体构建和部署体验。今天,我们将详细讲解如何将 Dify 平台成功部署到你自己的服务器上,从而更好地利用其功能进行智能体开发和管理。
努力的小雨
2025/03/18
1.3K1
行业落地案例分享:Dify在顺丰内部实施AI智能助手
Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,结合了后端即服务(BaaS)和LLMOps的概念,旨在为开发者提供便捷的工具,以快速构建和部署生成式AI应用。
福大大架构师每日一题
2025/03/17
8030
行业落地案例分享:Dify在顺丰内部实施AI智能助手
Coze工作流介绍(一)
工作流支持通过可视化的方式,对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排,例如旅行规划、报告分析等。
Maynor
2024/05/26
1.8K0
Coze工作流介绍(一)
89.4K star!这个开源LLM应用开发平台,让你轻松构建AI工作流!
嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法
小华同学ai
2025/04/06
2100
89.4K star!这个开源LLM应用开发平台,让你轻松构建AI工作流!
手把手教你创建腾讯元器工作流:快速搭建文生图工作流
最近工作之余有时间的时候,就会研究腾讯元宝智能体的一些东西,不对,不能说是腾讯元宝,应该是叫腾讯元器。前段时间没事的时候,创建了一个智能体,感觉挺有意思的。后来受限于工作忙,就没有再研究,最近趁着节日没事,就研究了一下工作流怎么创建。下面我将会逐步讲解一下腾讯元器工作流怎么创建。
六月的雨在Tencent
2025/04/07
9960
n8n 快速入门
今天,我将为大家介绍一个当前非常流行的可视化智能体搭建平台——n8n。n8n(发音为 "n-eight-n")是一个强大的自动化工具,它能够帮助您轻松地将任何具有API的应用程序与其他应用程序进行连接,并通过最少的代码或甚至无需编写代码来实现数据的自动化流转。
努力的小雨
2025/04/27
5040
运用DeepSeek + Dify 开发智能客服机器人:解锁高效服务新境界
在数字化浪潮中,AI 技术深度革新企业服务模式。DeepSeek 作为一款强大的大语言模型,具备卓越的自然语言处理能力,为各类智能应用筑牢了坚实的底层基础。而 Dify 作为低代码 AI 应用开发平台,极大地降低了开发门槛,企业借助它,即便零代码或仅用少量代码,也能快速搭建多样 AI 应用。Dify 拥有简洁界面、丰富组件,且模型集成能力出众,在众多领域展现出巨大潜力。
章为忠学架构
2025/04/04
2.7K0
运用DeepSeek + Dify 开发智能客服机器人:解锁高效服务新境界
HAI + Dify | 耗资1元构建DeepSeek门诊导诊助手
HAI HAI HAI!腾讯云CPU版1元限时体验活动它来了。AI时代依赖的就是算力资源,当我们还在因为自己电脑配置跟不上而苦恼的时候,不妨试一下HAI。
叫我阿柒啊
2025/03/31
4984
HAI + Dify |  耗资1元构建DeepSeek门诊导诊助手
大型语言模型智能应用Coze、Dify、FastGPT、MaxKB 对比,选择合适自己的LLM工具
Coze、Dify、FastGPT 和 MaxKB 都是旨在帮助用户构建基于大型语言模型 (LLM) 的智能应用的平台。它们各自拥有独特的功能和侧重点,以下是对它们的简要对比:
星哥玩云
2025/04/08
6480
大型语言模型智能应用Coze、Dify、FastGPT、MaxKB 对比,选择合适自己的LLM工具
一文读懂!DeepSeek 与 Dify 打造 AI 应用实战指南
在人工智能飞速发展的今天,大模型和相关工具层出不穷,极大地便利了我们的工作与生活。DeepSeek 作为备受瞩目的语言模型,凭借出色性能和广阔应用潜力,深受开发者喜爱。Dify 则是极具创新性的低代码 AI 应用开发平台,打破技术壁垒,让非专业开发者也能轻松构建强大 AI 应用。当 DeepSeek 与 Dify 结合,会碰撞出怎样的火花?今天,我们聚焦 Dify,深入探讨其特性、安装部署流程、与 DeepSeek 的集成方式及丰富应用实践。
章为忠学架构
2025/04/04
4.1K0
一文读懂!DeepSeek 与 Dify 打造 AI 应用实战指南
基于知识库、工作流的智能体实践
本文以蝴蝶兰养殖助手为例,上传饲养知识word文档到知识库,创建自定义的工作流,最后使用智能体调用工作流,并提供API方式调用智能体示例代码,方便自有系统对接大智能体。
用户6962301
2024/10/10
1.2K0
推荐阅读
相关推荐
探索Dify:开启大语言模型应用开发新时代
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档