Dify 工作流分类器技巧

在使用 Dify 工作流中的分类器（如问题分类器，Question Classifier）时，想要实现高效且准确的分类，可以遵循以下技巧和最佳实践。这些建议基于 Dify 的工作流功能，帮助你更好地设计和优化分类过程：

 1. 明确分类目标
    定义清晰的目标：在使用分类器之前，明确你希望分类的内容是什么，以及分类的结果将如何影响下游流程。例如，是对用户问题进行意图分类（如售后服务、产品使用），还是对文本内容进行情感分析（如正面、负面）。
    选择合适的分类颗粒度：避免分类过于宽泛或过于细碎。例如，“产品相关问题”可能太泛，而“iPhone 14 如何设置联系人”可能太具体。适中的分类如“产品使用问题”会更实用。

 2. 准备高质量的数据
    输入数据标准化：确保输入到分类器的数据（如用户查询 sys.query）格式一致，去除无关干扰（如多余符号、拼写错误）。可以用预处理节点（如 Template 或 Code 节点）清洗数据。
    提供多样化的样本：如果分类器需要基于历史数据或上下文（启用 Memory 功能），确保样本涵盖多种场景，避免偏向单一类型的问题。

 3. 优化分类描述
    编写精确的分类标签：在 Dify 的 Question Classifier 节点中，分类描述（Classification Descriptions）是关键。描述应简洁明了，避免歧义。例如：
      分类 1: “与售后服务相关的问题，如保修、退货”
      分类 2: “与产品使用相关的问题，如设置、操作”
    使用关键词和示例：在高级设置（Instructions）中补充关键词或示例，帮助大语言模型（LLM）更准确地理解分类标准。例如：“售后服务包括‘维修’、‘退款’，而产品使用包括‘如何’、‘教程’”。

 4. 选择合适的推理模型
    模型性能匹配任务：Dify 支持多种 LLM（如 GLM4、Gemini 等）。对于简单分类任务，可以选择轻量模型以提高速度；对于复杂或需要上下文理解的任务，选择更强大的模型。
    测试模型效果：在配置推理模型后，使用“调试与预览”（Debug and Preview）功能测试不同模型的分类效果，选择最适合的模型。

 5. 利用上下文和记忆
    启用 Memory 功能：如果分类需要考虑对话历史（如在客服场景中），启用 Memory 并设置合适的 Memory Window（记忆窗口）。这能帮助分类器理解上下文，避免误判。
    动态调整历史量：根据模型的上下文窗口限制，调整传递的对话历史量，避免信息过载。

 6. 设计合理的下游逻辑
    分支处理：将分类结果（class_name）与条件分支（IF/ELSE 节点）结合，根据分类结果引导工作流进入不同路径。例如，“售后服务问题”导向知识库检索，“产品使用问题”导向教程生成。
    变量聚合：如果分类后多个分支的输出需要统一处理，使用 Variable Aggregator 节点聚合变量，确保下游节点能无缝引用分类结果。

 7. 调试与优化
    逐步测试：利用 Dify 的“Step Run”功能，单独测试分类器节点，观察输出是否符合预期。如果分类不准确，调整分类描述或 Instructions。
    分析运行日志：查看“Run History”中的分类结果，找出失败案例，优化描述或补充训练数据。
    微调提示：通过 Prompt 工程调整输入给 LLM 的指令，利用 WYSIWYG 编辑器优化问题表述方式，提升分类精度。

 8. 常见问题与解决技巧
    分类结果不稳定：可能是分类描述不够具体，或模型参数（如 Temperature）设置过高导致随机性增加。降低 Temperature（