[Dify] 深入理解 Dify 工作流：批量运行与执行控制技巧

已于 2025-06-10 16:48:33 修改
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分类专栏： AI实践-Dify专栏 文章标签： AI Dify 人工智能 工作流 Agent
于 2025-04-13 16:22:29 首次发布
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dify6-2分钟理解Dify中的并发与批量

Dify 作为一款面向 AI 应用开发的平台，其「工作流（Workflow）」功能尤为强大，尤其适合处理复杂的多步骤任务。无论是进行批量数据处理，还是构建带有条件判断的多阶段流程，Dify 的工作流系统都能为开发者提供极大便利。

本文将分享笔者在使用 Dify 工作流过程中的实践心得，帮助你更高效地构建并运行自己的智能流程。

什么是 Dify 工作流？

在 Dify 中，工作流

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基于Dify的工作流全流程测试
羊城迷鹿的博客
10-09 4872
下面是工作流官方文档中给出的工作流定义，其实工作流与Agent调用的对象是一样的，都是预先定义好的智能体。不过工作流是在一个确定的任务空间里面，根据预定义的长且复杂的智能体链条去完成任务；Agent则要利用大模型的语义理解能力，首先从无穷的语义空间中进入一个有限的任务空间，再将潜在的智能体空间与这个任务空间做对齐，通过重复的思考-尝试-反馈思维链条去迭代出一个相对来说较为简单的智能体调用链。
大模型Dify实战：Dify如何用爬虫抓取网络内容后写入知识库中
2401_85373691的博客
05-29 1650
知识库几乎是AI创作的中心，能解决很多问题，例如AI幻觉（按着知识库的内容来输出，不会乱写） 在我教培业务中，搭建了一个内容知识库。
基于dify平台批量分析excel格式信息
knightissocool的博客
03-27 3851
如何以表格形式批量输入一些信息，然后让大模型以对话应用形式逐条进行推理分析？请逐行分析以下数据，给出推理结果：{{input}}这里提供一个分步解决方案，结合。
[Dify] Dify 中的并发节点使用解析：并行接线与批量运行的核心区别
技术就是小甜甜博客
04-14 687
在 Dify 中，并发节点是一种特殊的流程控制结构，它允许从一个起始节点（通常是Start）同时向多个处理路径发出请求，实现“并联式”任务执行。Dify 提供了灵活的流程控制方式，特别是通过并发节点实现复杂任务的并行化处理，配合批量运行能力，可以覆盖绝大多数实际 AI 应用开发场景。
Dify自动测试：将问题excel给到大模型，批量输出批改
weixin_43248394的博客
04-24 929
大模型查询数据库每次调优后，要进行测试浪费时间，所以使用dify搭建了一个上传excel的若干问题，大模型帮你判定是否正确。
Dify平台工作流编排教程-从基础概念到实施落地（附案例）长文慎入
同名公众号：dify实验室
03-27 5660
1. 核心节点功能表节点名称类型功能描述典型应用场景开始（Start）核心节点定义工作流启动的初始参数，作为流程起点初始化用户会话、设置默认参数结束（End）核心节点定义工作流结束的最终输出内容，作为流程终点返回最终结果、结束用户交互回复（Answer）核心节点定义Chatflow中的回复内容，直接输出给用户生成自然语言回复、提供解决方案大语言模型（LLM）AI/模型节点调用大语言模型处理自然语言任务（如生成、推理）回答问题、创作文本、语义分析。
Dify学习笔记-应用发布（四）
大数据知识梳理
01-24 1万+
Dify学习笔记-应用发布
如何在Dify中安装运行pandas、numpy库（离线、在线均支持，可提供远程指导）
litlit023的专栏
04-09 2261
pandas和numpy这两个库是数据科学和数据分析中经常使用的工具包，原生的Dify无法直接使用这两个库，需要手动安装后才可以使用。本文将介绍如何在Dify中安装pandas和numpy，并在代码执行节点中运行使用pandas和numpy。Dify的代码执行节点中的python逻辑，实际是运行在Dify沙盒中的，因此我们在沙盒中安装pandas和numpy就可以了。如果您有在Dify中添加pandas、numpy的应用需求，欢迎关注作者进行交流。
开箱即用的大模型应用跟踪与批量测试方案
易迟的专栏
09-27 1341
最近抽空参加了一个讯飞的 RAG 比赛，耗时两周终于在最后一天冲上了榜首。整体的框架是基于 RAG 能力有点弱弱的 Dify 实现。在比赛调优的过程中，经常需要批量提交几百个问题至 Dify 获取回答，并需要跟踪多轮调优的效果差异。借助 Langfuse 可以通过网页跟踪结果，相对比较方便了很多。但是现有版本的 Langfuse 不支持提交文件构建数据集，私有化部署的版本也不支持自动化评估，多版本的比较很麻烦。在比赛期间断断续续实现了一些自动化脚本进行辅助，比赛结束后感觉确实很实用，因此就有了这个项目。
社区版Dify 利用【Python代码节点】实现本地 ComfyUI (包括Flux) 文生图
weixin_44119512的博客
12-29 7006
咳咳，以上的模型就是Flux，我的Flux 长这样：Flux怎么安装？下次再更新了，我在上面说了，这个方法可以实现任意ComfyUI的工作流，Flux 也只是个工作流而已！以下内容属于个性输出，无需参考，本人每次体验文生图模型，第一句prompt都是“月黑风高的夜晚，一只孤狼在仰天长啸” 以下是Flux的杰作：欢迎关注我的社区版 Dify 开发专栏。
【Dify】Dify 批量运行时所用CSV 文件必须注意编码格式！（防止乱码/报错）
最新发布
技术就是小甜甜博客
06-07 82
Dify使用中CSV文件常见问题解决方案：系统要求UTF-8编码，但Windows默认保存为ANSI(GBK)，导致中文乱码、索引失败等问题。
dify工作流批量运行
03-08
### 实现 Dify 工作流批量运行 在Dify平台中，为了实现工作流的批量运行，通常涉及配置批处理任务以及设置相应的触发条件。当涉及到文档管理时，无论是更新还是新建文档，都会通过特定的方法来执行相应操作[^1]。 ...
Dify工作流：高效自动化流程的利器
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。
05-02 3187
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": [
【Python大语言模型系列】一文教你使用dify云版本开发一个AI工作流（完整教程）
数据杂坛
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deepseek+dify：爬取网站多篇文章，批量提取和输出热点摘要（一）
bagell的博客
03-13 4234
设想方案概述：Dify（迭代节点）+Firecrawl（网页抓取）+Deepseek（大模型）一）安装Firecrawl工具二）详细操作步骤第一步：创建Dify应用1. 点击创建工作流，命名 “AI资讯八爪鱼”2. 整体流程说明：开始节点 - 页面抓取 - 迭代节点（LLM节点） - 输出节点。第二步：配置开始节点第三步：配置网页工具节点选取 工具-firecrawl，选择“地图式快爬”（获取网站上所有的网址）。将输入变量设置为 开始节点的 URL参数；
一文彻底搞懂大模型 - Dify（Agent + RAG）
2401_85373396的博客
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Dify 是一个用于构建 AI 应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。
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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本教程将手把手指导您在个人电脑上安装和配置 Dify。
AIGC：【LLM（六）】——Dify：一个易用的 LLMOps 平台
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Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以后端即服务的 API 提供服务。
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