Dify应用-工作流

已于 2025-01-15 10:44:18 修改
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分类专栏： AI大模型 文章标签： 人工智能 AIGC 人工智能生成内容 Dify
于 2025-01-15 10:43:21 首次发布
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DIFY 工作流

2025-1-15
老规矩感谢参考文章的作者,避免走弯路。

在这里插入图片描述

2025-1-15
方便容易上手
在dify的一个桌面上,添加多个节点来完成一个任务。
每个工作流必须有一个开始和结束节点。
节点之间用线连接即可。
每个节点可以有输入和输出
输出类型有,字符串,文件和json。
每个节点就当成一个函数就ok。

参考

【1】Dify开发工作流

Dify使用教程3：Dify创建工作流
人工智能
02-23 2911
Dify使用教程3：Dify创建工作流 接着，我们连接下一个节点：“LLM”填入上下文变量为：result。这时候知识库就添加成功了。添加新节点：结束节点。
深度学习-154-Dify工具之工作流的三个简单应用示例
qq_20466211的博客
04-01 600
提供了创建工作流的三个示例：(1)带分支选择的工作流(2)网站SEO分析工具(3)文章链接抽取内容并提取摘要。
Dify 工作流 DSL 文件
02-27
导入到 Dify 中使用
保姆教程篇：手把手教你从零开始本地部署Dify工作流
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08-11 8万+
本教程将手把手指导您在个人电脑上安装和配置 Dify。
DeepSeek+dify 本地知识库：高级应用Agent+工作流
yxkong的专栏
03-05 3043
工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。一个完整的工作流，必须具备开始和结束两个节点。Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要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。
大模型工具Dify应用-工作流(Workflow)（附大模型教程）
pythonhy的博客
04-08 3221
工作流（Workflow） 是 Dify 的核心功能之一，通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点），降低系统复杂度，减少对提示词技术和模型推理能力的依赖，从而提高 LLM 应用在复杂任务中的性能，提升系统的可解释性、稳定性和容错性。
Dify开发工作流
Baker的博客
06-03 7872
创建后就会有一个可拖拽的工作流页面，因为还没设置，默认只有一个开始，我们创建一个条件语句，就是根据不同的情况去执行不同的任务，我们可以创建一个变量，然后根据这个变量的值去判断执行哪个任务，所以在开始节点中添加一个变量，叫city，然后在开始后的+添加一个IF条件分支，在IF条件分支中需要判断刚才的变量，也就是city，我们配置如果输入city包含苏州，就执行一中任务，如果没有就执行另一种任务，在条件分支的后面可以看到两个+，就是连接的不同任务。因为天气预报调用的是接口，所以返回的是一大串的JSON数据。
大模型（deepseek）之运用Dify构建智能体和工作流应用
qq_31400983的博客
11-17 3万+
完成设置后回到主页面，可以看到顶部的4个页面。“探索”页面提供了模板应用程序，用户可参考模板定制自己的应用程序。“工作室”页面用户可创建自己的应用，包括聊天助手、智能体、工作流。“知识库”页面用户可以通过上传自己的文本数据创建知识库增强 LLM 的上下文。“工具”页面是Dify本身集成第三方工具，用户也可自定义工具。
Dify v0.6.9将自定义工作流作为工具
NLP工程化
07-08 7916
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。
使用Dify创建个问卷调查的工作流
01-17 3978
一个基于流程的智能体的实现，特别是基于业务的实现，使用Dify去实现时，通常都是一个对话工作流，当设计到相对复杂一些的流程时，如果将所有逻辑都放在对话工作流中去实现，那么这个对话工作流是比较复杂的，涉及的组件会很多，看上去就比较复杂，就和咱们使用程序实现某个功能时，需要模块化一样，一个工作流就对应于一个相对独立的功能模块，可以简化主模块对话工作流的复杂度，便于修改和维护，同时也可以方便重用。如：心理测试、教学考试。5、条件判断，为了演示方便，设置为常量3，实际应该设置为变量count（有20道题）
dify 工作流 迭代 dify 工作流 迭代
03-06
dify工作流迭代是一种在企业应用开发中常用的技术，其核心思想在于通过不断优化工作流的每一个步骤来提高工作效率和降低出错率。工作流迭代主要涉及两个方面：工作流的设计和工作流的执行。 工作流设计是工作流迭代...
dify-人工智能dify-人工智能
09-21
Dify作为一个与人工智能相关的项目，从提供的文件信息来看，主要涉及到了多语言的文档支持，包括西班牙语（ES）、土耳其语（TR）、韩语（KR）、中文（CN）以及贡献指南的日本语（JA）和越南语（VI）版本。...
Dify学习-03-学习Excel_Flask_Dify（生成Excel数据表）笔记（原作者：BannyLon）
Claire的博客
04-08 1685
强力推荐：https://github.com/langgenius/dify/releases这也是我自己跟着学的，来源：以下是我自己的笔记。
AI大模型产品的界面设计已形成规范
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每一种全新的产品类型在经过一段时间发展之后，各家竞争对手之间的界面都会变得相似和趋同，以至于形成约定俗成的行业规范。这一现象的背后，部分原因是制造商为争夺市场份额而采取的策略。他们效仿市场上的热门产品，引入相似的设计元素和功能特性，以吸引更广泛的用户群体，并留住他们。另一方面，用户的习惯和偏好也在不断塑造着产品设计的走向。随着时间的推移，用户对于特定的设计风格和操作界面变得越来越熟悉和接受，因此产品设计也逐渐演变为满足用户的习惯，导致了设计的趋同。
Dify自带的长故事生成器工作流
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本文主要简要的介绍了Dify自带的长故事生成器工作流的实践过程，尤其是迭代节点和代码节点的灵活组合，可以让Dify工作流如虎添翼。当工作流执行结束后，可以通过查看日志->追踪，对于工作流中每个节点执行情况进行详细的查看和调试。
分享一些开源的Dify工作流，各种小工具好用又简单（带私活源码）
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Dify现在的用户量很多，只不过有时候懒，工作流不愿意自己搭。 都想用现成的，总要有为爱发电的人去开源。
Dify工作流：高效自动化流程的利器
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
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工作流是一种将业务流程中的任务、数据和资源按照一定规则和顺序进行自动化处理的技术。它通过定义流程的起点、中间环节和终点，将复杂的业务逻辑分解为一系列可管理的步骤，从而实现高效、透明的业务操作。Dify工作流的架构设计充分考虑了可扩展性、灵活性和高可用性。其核心架构可以分为以下几个主要部分：工作流引擎、节点管理器、数据存储、API接口和用户界面。以下是一个简单的Dify工作流定义示例，用于实现一个定时发送邮件的任务：JSON复制"nodes": [
Dify 中自带的门诊导诊工作流（Chatflow）
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本文使用 Dify v0.7.2 版本。此聊天流程展示了如何构建一个用于门诊导诊的聊天机器人，可通过网页或语音对话来收集病人的数据。简单理解，即根据患者信息（年龄、性别和症状），给患者推荐科室。
dify部署的工作流实现跨域访问
02-11
### 实现 Dify 部署中的跨域访问 (CORS) 为了在 Dify 中实现跨域资源共享(CORS)，可以配置 Web 服务器或应用服务器来允许来自特定源的请求。通常情况下，这涉及到设置 HTTP 响应头以告知浏览器哪些域名被授权与该资源交互。 对于基于 API 和应用程序导向的服务如 Dify[^1]，可以通过修改其后端服务的相关配置文件或者通过环境变量来进行 CORS 设置。具体操作如下： #### 修改 Nginx 或其他反向代理服务器配置 如果使用的是像 Nginx 这样的反向代理，则可以在站点配置中加入以下指令： ```nginx location / { add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*'; add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS'; add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'Origin, Content-Type, Accept, Authorization'; if ($request_method = 'OPTIONS') { return 204; } } ``` 这段代码会告诉前端开发人员可以从任何地方发起 GET、POST 请求，并且还可以发送自定义头部信息给后端服务。 #### 调整 Dify 自身的应用程序级 CORS 支持 当直接运行于生产环境中而非经过反向代理时，应该考虑调整框架内部处理机制。假设正在使用的 Python Flask 框架作为后端技术栈的一部分，那么可利用 `flask-cors` 插件简化这一过程: ```python from flask import Flask from flask_cors import CORS app = Flask(__name__) cors = CORS(app, resources={r"/api/*": {"origins": "*"}}) ``` 上述脚本片段展示了如何快速启用针对 `/api/` 下所有路由路径的支持，同时接受任意来源的请求。 需要注意的是，在实际项目里应当更加严格地限定允许跨越访问的具体 URL 列表而不是简单地采用通配符(*)，从而提高安全性并遵循最佳实践原则。
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