dify之推送飞书群消息工作流

Linux安装部署difyhttps://blog.youkuaiyun.com/YXWik/article/details/149833617

飞书创建群组

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添加机器人

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保存好 Webhook 地址
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dify工作流

创建工作流

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入参

product
商品

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review
评价

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问题分类器

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问题分类器改名为 评价分类器
作用:根据评价review进行分类是正面还是负面
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组装json数据

添加正面和负面评价的代码处理集
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正面评价代码


import json
def main(profuct, review):
    message = "收到客户对产品:{} 的正面反馈 :{}".format(profuct,review)
    data = {
        "msg_type":"text",
        "content":{
            "text":message
        }
    }
    return {
        "result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
    }

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负面评价代码
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import json
def main(profuct, review):
    message = "收到客户对产品:{} 的负面反馈 :{}".format(profuct,review)
    data = {
        "msg_type":"text",
        "content":{
            "text":message
        }
    }
    return {
        "result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
    }

变量聚合器

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发送http请求

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请求改为post请求 ,url 是前面的机器人的:Webhook 地址
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请求头设置

content-type
application/json

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参数选择rar 点击函数选择变量聚合输出的值
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结束

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内容概要:本文详细介绍了某跨境电商平台利用Dify飞书零代码搭建智能电商客服机器人的成功案例。针对高峰时段客服响应延迟、重复问题占比高以及多语言支持不足的问题,文章展示了如何通过飞书机器人作为用户交互入口、Dify AI引擎作为智能问答中枢、Elasticsearch进行商品信息检索、订单数据库实现订单查询、工单系统处理复杂问题等组件构建客服系统。重点描述了飞书机器人和Dify电商助手的具体配置步骤,包括飞书开放平台配置、凭证信息获取、Agent应用创建、知识库上传、外部工具连接等。同时,介绍了智能路由配置、多语言支持方案、实战效果对比(如响应时间从32分钟缩短到8.3秒,解决率从56%提升到89%,人力成本从每月$15K降低到$0,支持语言从2种增加到12种),并针对会话状态保持、突发流量处理、数据安全加固等关键问题进行了复盘。最后提出了智能推荐系统、促销活动播报、供应链预警等扩展应用场景。 适合人:跨境电商从业者、客服管理人员、零代码开发者或希望提高客服效率的企业主。 使用场景及目标:①快速搭建高效智能客服系统,解决客服响应慢、重复问题多的问题;②低成本实现多语言支持,拓展国际市场;③通过智能路由和工单转接,提高问题解决率和服务质量;④利用数据分析持续优化客服表现。 阅读建议:本文提供了详细的配置步骤和技术细节,建议读者在阅读时结合自身业务需求,重点关注配置方法和实际效果对比部分,以便更好地理解和应用此解决方案。
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