[Dify实战] 用 Dify 制作一个“跨部门会议摘要助手”

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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分类专栏： AI实践-Dify专栏 文章标签： 人工智能 机器学习 Dify AI
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在当今企业中，跨部门协作变得日益频繁，如何高效地总结和同步会议内容，成为管理效率的重要一环。本文将通过一个实战项目，介绍如何使用开源 AI 平台 Dify，打造一个"跨部门会议摘要助手"，实现自动生成会议纪要、分发摘要要点，并支持多部门智能提问。

老样子，参考样例工作流文件会稍后上传，大家根据自己需要导入自己的dify后修改使用即可。

一、项目背景与目标

1.1 为什么需要一个会议摘要助手？

传统的会议记录方式费时费力，尤其在跨部门会议中，因缺乏统一的记录标准，常导致信息遗漏、重复沟通甚至理解偏差。我们希望构建一个 AI 驱动的自动化工具：

  • 自动识别语音内容，转录为文本

  • 提取会议要点并结构化展示

  • 为不同部门成员生成定制化摘要

  • 支持参会人员会后进行问答追踪

1.2 为什么选择 Dify？

Dify 是一个易用、高度可定制的开源 LLMOps 平台，支持快速构建类 ChatGPT 的应用。它提供了可视化工作流、模型调用接口、向量知识库集成等功能，适合此类文档理解与对话型应用场景。

二、系统架构设计

2.1 技术选型概览

  • 语音转文本

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[Dify] 多知识库并行查询与融合输出技巧
技术就是小甜甜博客
10-04 431
本文介绍了如何利用Dify实现企业级AI应用中的多知识库并行查询与结果融合。通过建立独立的知识库（人事、产品、法规），在Dify工作流中并行调用多个检索节点，并采用三种主要融合模式（串联汇总、投票决策、优先级）来优化输出结果。文章还提供了实战示例和常见问题的解决方案，如控制返回结果数量、处理矛盾答案等，最后强调分库管理、合理设置TopK等最佳实践。这种多知识库并行查询机制能有效提升企业AI问答的准确性和全面性。
Dify中 SYSTEM, USER, ASSISTANT 的关系、职责与使用方法
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-28 2227
在Dify平台上，您可以通过精心设计初始的System Prompt，然后通过预设的对话流程（Workflow）或在与用户的实际交互中，引导LLM逐步“加载”和“执行”这些分布式的指令集，从而实现对这个高级AI顾问角色的全面构建和高效运作。这需要对Dify平台的特性（如变量、上下文管理、知识库调用、工具使用等）有深入的理解和巧妙的应用。这是一个非常高级和精密的提示词工程实践，但其潜力巨大，能够驱动LLM达到前所未有的专业水准和智能水平。的策略更为专业和高效。
[Dify 实战案例] 构建一个 CV 内容优化与润色助手：让 AI 成为你的简历教练
技术就是小甜甜博客
11-12 95
文章摘要：本文介绍了如何利用Dify工作流构建智能简历优化助手，通过LLM节点实现语法检查、亮点提炼和岗位匹配等功能。系统包含输入节点、条件判断、文本优化和输出报告等模块，支持根据岗位JD自动调整描述。文章详细展示了Prompt设计示例、条件逻辑判断以及输出格式设置，并提供了实际应用场景和效果演示，帮助求职者、HR和职业咨询机构快速生成优化简历。该方案突出展示了Dify在构建复杂AI工作流方面的灵活性和实用性。
[Dify 实战] 用插件整合企业内部系统（如 OA、CRM）：让 AI 真正融入你的业务体系
技术就是小甜甜博客
10-21 292
企业数字化转型中，OA、CRM、ERP等系统普遍存在数据孤岛和智能化不足的问题。Dify的插件系统（CustomTools）可成为智能枢纽，通过开放接口、标准化Schema和工作流，让AI直接调用企业内部API。开发步骤包括：企业系统提供API→Dify编写插件定义→加入工作流调用。示例展示了如何整合CRM查询接口，并实现智能触发OA流程。安全措施包括Token鉴权、HTTPS通信等。多插件协作可将Dify打造为企业智能中心，实现跨系统自动化操作，提升效率。
【AI智能体】Dify 实现自然语言转SQL操作数据库实战详解
congge
08-31 5069
Dify 实现自然语言转SQL操作MySql实战详
[Dify] 使用 Embedding 模型优化知识召回效果
技术就是小甜甜博客
10-04 516
摘要：Dify知识库检索效果的关键在于Embedding模型的配置优化。文章解析了Embedding模型在文档处理流程中的作用（切片→向量化→检索），介绍了Dify支持的多种模型（如OpenAI、Cohere等），并提供了优化方案：调整chunk长度（300-500字）、TopK值（3-5）、相似度阈值（0.7-0.8）及关键词权重。针对不同场景给出了模型选择建议，并强调需结合提示词优化和持续监控来提升检索准确率，使知识库真正成为高效的AI助手。
Dify工作流高级设计模式（嵌套循环实战指南）
CodeTrick的博客
11-06 980
掌握Dify工作流嵌套循环的设计模式，解决复杂任务自动化难题。适用于多层级数据处理、批量调用API等场景，通过分层编排提升执行效率与可维护性。结构清晰、灵活扩展，助力低代码流程高效落地。值得收藏的实战指南，点击了解详细设计技巧。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1057
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 2131
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1808
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 769
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
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文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1587
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 754
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 558
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 993
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 936
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
分布式AI训练框架设计与多语言实现实践指南
2501_94187056的博客
11-26 414
加速训练：多节点协作处理大规模数据和模型参数。资源优化：充分利用GPU/TPU和计算集群资源。可扩展性：可根据数据规模或模型复杂度扩展计算节点。多语言协作：不同模块可使用适合的语言实现，提高灵活性和性能。本文展示了分布式AI训练框架的设计与多语言实现实践：Python负责训练与分布式管理Go负责任务调度与节点管理Java处理异步参数同步C++完成计算密集型梯度计算架构整合多节点资源，实现高效分布式训练。
【深度学习新浪潮】什么是自监督学习？
智能守恒_HengAI
11-26 232
编码器：ResNet18（去掉最后一层全连接）self.encoder.fc = nn.Identity() # 移除分类头# 投影头：两层MLPnn.Linear(512, 256), # ResNet18输出512维特征nn.ReLU(),# 归一化特征（计算余弦相似度用）自监督学习的核心价值在于**“用无标注数据学习通用特征”**，它打破了“标注依赖”的瓶颈，是通向通用人工智能的关键路径之一。多模态自监督：融合图像、文本、语音的跨模态预训练（如CLIP）；高效预训练。
Dify实战
07-03
Dify 是一个强大的低代码/无代码平台，支持快速构建 AI 驱动的应用程序和工作流。对于希望使用 Dify 进行开发或解决特定问题的开发者来说，可以从以下几个方面入手： ### 1. 熟悉 Dify 平台基础 在开始之前，确保对 Dify 的基本功能和界面有所了解。这包括但不限于数据源连接、API 调用、逻辑编排等核心概念。这些基础知识有助于用户更高效地利用 Dify 构建应用。 ### 2. 构建新闻编辑助手 根据提供的参考资料，可以构建一个自动化新闻编辑助手，该助手能够执行网页抓取、文本翻译、标题生成以及新闻配图等任务。具体步骤如下： - **网页抓取**：配置 Dify 中的数据源连接器以访问外部网站并提取所需信息。 - **文本翻译**：利用内置的语言处理能力或者集成第三方翻译服务来实现多语言内容转换。 - **标题生成**：通过自然语言处理模型自动生成吸引人的文章标题。 - **新闻配图**：集成图像处理工具或服务，为每篇新闻自动选择合适的图片[^1]。 ### 3. 实战教程与案例学习 为了更好地掌握 Dify 的实际应用技巧，建议参考官方文档及社区分享的成功案例。例如，企业可以通过 Dify + MiniMax 的组合搭建起自己的知识库系统，提高内部沟通效率；或是结合 DeepSeek 大模型与 RPA 技术（如影刀RPA），创建智能招聘机器人等复杂应用场景[^2]。 ### 4. 开发环境准备 - 注册并登录 Dify 官方网站。 - 探索平台提供的各种组件和服务，确定适合自己项目需求的功能模块。 - 学习如何使用 Dify 的可视化拖拽界面设计流程图，并设置相应的触发条件和动作。 ### 5. 调试与优化 一旦初步完成了应用程序的设计，就需要对其进行充分测试以确保其稳定性和性能满足预期要求。同时，基于反馈持续调整参数配置或重构部分逻辑路径，直到达到最佳效果为止。 ### 6. 社区交流与资源获取 积极参与 Dify 社区讨论组，与其他开发者保持联系，共同探讨遇到的问题及解决方案。此外，关注官方博客和技术论坛发布的最新动态也是获取前沿资讯的好方法。 ```python # 示例代码 - 使用 Python 请求 Dify API 创建新项目 import requests url = "https://api.dify.ai/v1/projects" headers = { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY', 'Content-Type': 'application/json' } data = { "name": "My News Editor Assistant", "description": "An automated news editing assistant built with Dify." } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.status_code) print(response.json()) ```
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