大语言模型LLM | 一文了解dify的工作流的两种模式（Chatflow对话流与Workflow自动化流）

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于 2025-06-26 11:18:07 发布

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文章标签：语言模型 microsoft AI大模型人工智能 LLM 大模型入门 Dify

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Androiddddd/article/details/148921270

摘要：在 AI 应用开发领域，如何让大语言模型（LLM）高效处理复杂任务一直是核心课题。Dify 创新性地推出两种工作流形态 ——Chatflow 对话流与Workflow 自动化流，如同两把利刃，分别破解对话交互与批量处理的难题。本文将从技术特性、应用场景到核心差异，带您全面解锁 Dify 工作流的双重魔力。

一、Chatflow 对话流：让交互更智能的「对话大脑」

1、对话场景的专属引擎

Chatflow 专为实时交互场景设计，核心优势在于将自然语言理解与多步逻辑处理深度融合。当用户发起咨询时，它能像人类客服一样：

记忆对话历史：通过内置的 Memory 节点自动保存上下文，避免重复提问（如用户先说 “推荐一款手机”，后续问 “电池续航如何”，系统能关联前序对话）
智能意图解析：利用问题理解类节点（如意图分类、实体提取），精准识别用户需求背后的真实意图（例如将 “我要退货” 解析为 “售后服务 - 退货申请”）
灵活响应构建：通过 Answer 节点直接生成回复，或调用知识库、外部 API 补充信息，确保回答专业且符合场景。

2. 核心节点矩阵：对话场景的全链路支持

节点类型	典型应用	价值点
问题理解	客户服务、语义搜索	降低用户意图识别难度，支持多轮对话的上下文关联
对话历史	售后咨询、个性化推荐	保存对话状态，实现连贯交互体验
Answer 节点	智能客服、问答机器人	支持富文本回复、按钮交互，提升用户体验

3. 实战案例：智能客服系统搭建

某电商平台使用 Chatflow 构建售后客服机器人
在这里插入图片描述
用户输入 “商品有质量问题”，问题理解节点识别为 “退货申请”

知识检索sop相关的知识，

通过 LLM 节点生成标准化（SOP）回复：“请提供商品编号和问题图片，我们将为您办理退货”

Answer 节点答复

二、Workflow 自动化流：批量任务的「效率引擎」

1、自动化场景的全能管家

Workflow 聚焦批量处理与复杂逻辑，擅长将重复性任务转化为标准化流程：

逻辑节点丰富：支持代码执行（Python/Node.js）、IF/ELSE 条件分支、模板转换、迭代节点等，可构建多层级业务逻辑
触发方式灵活：支持定时触发（如每日凌晨生成报表）、事件触发（如 API 调用、文件变更），实现无人值守自动化。
数据处理强大：通过变量聚合、节点串联，高效处理数据分析、内容生成、系统集成等任务

2、核心节点矩阵：自动化场景的全流程覆盖

节点类型	典型应用	价值点
代码节点	数据分析、自定义算法	突破 LLM 限制，实现专业领域逻辑（如财务报表计算）
条件分支	流程审批、任务分发	根据数据动态调整流程走向（如订单金额 > 1000 元触发人工审核）
模板转换	报告生成、邮件自动化	按预设格式生成结构化内容（如将 JSON 数据转为 Markdown 报告）

3. 实战案例：跨境电商内容自动化

某跨境电商使用 Workflow 实现商品描述批量生成：

定时触发节点每日获取新品 Excel 数据
迭代节点遍历每个商品，提取名称、参数、卖点
模板转换节点根据语种（中文 / 英文）调用不同 Jinja2 模板，生成符合平台规则的商品描述
代码节点调用 API 自动上传至亚马逊、Shopee 等平台

三、如何选择 Chatflow vs Workflow？

维度	Chatflow 对话流	Workflow 自动化流
核心目标	实时交互、自然语言理解	批量处理、复杂逻辑自动化
触发方式	用户实时输入（API/Web 端）	定时 / 事件触发、API 批量调用
关键特性	对话历史、意图解析、交互组件	代码执行、条件分支、定时任务
典型场景	客服机器人、智能助手、语义搜索	数据报表生成、跨境电商上货、邮件自动化
依赖能力	自然语言交互体验	流程逻辑设计能力

聪明的开发者懂得让两者优势互补：

客服系统 + 工单自动化：Chatflow 处理用户咨询并创建工单，Workflow 自动分配工单至对应部门，触发邮件通知
智能问答 + 数据分析：Chatflow 收集用户问题，Workflow 定期分析高频问题，生成优化建议反哺对话模型
营销文案生成 + 多平台分发：Workflow 批量生成不同平台的营销文案，通过 Chatflow 提供实时预览与修改建议

Dify 的 Chatflow 与 Workflow 并非对立，而是针对不同战场的专业装备：前者让对话交互更智能自然，后者让批量任务更高效可控。无论是构建 24 小时在线的智能客服，还是搭建全自动的跨境电商上货系统，关键在于根据业务需求选择合适的工作流形态，或将两者结合形成「交互 - 处理 - 反馈」的闭环。