首先，很多读者对 Dify 的工作流还不太了解，这里我引用一下 Dify 官方的工作流说明：
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。
Dify 工作流分为两种类型：
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。
引用来源：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow
《基于 Dify 和大语言模型打造小红书运营一条龙工作流》里用到的是 workflow 这种类型。
准备工作
1. 注册 https://dify.ai/ 账号。
2. 注册 https://openai.com/ 并获取 OpenAI API key。
3. 注册 https://www.imgrender.net/ 账号并获取 API key。
注册 https://dify.ai/ 账号比较简单，此处不再赘述。
鉴于 OpenAI 对中国大陆和香港地区的封锁，在中国获取 OpenAI API key 不是一件容易的事，大家可以在 dify 设置的模型供应商里，选择通义千文、问心一言、Moonshot AI 等国内公司提供的大语言模型。
参考对应大语言模型网站的说明，获取对应的 API key，然后回来 dify 的模型供应商设置里，填上对应的 API key。后续即可在工作流的 LLM 节点里替换掉 ChatGPT 模型。
以 Moonshot AI 为例，大家点设置按钮后，可以从引导说明到达 Moonshot AI 的网站，注册账号并创建自己的 API key，填到 dify 的设置页面里。
注册 https://www.imgrender.net/ 账号，在导航栏进入控制台，创建应用后均可获得 API key。每个账号每月有 1000 次免费请求额度。
如何使用小红书运营一条龙工作流
在 https://cloud.dify.ai/apps 页面，点击导入 DSL 文件，选 URL，填入 https://raw.githubusercontent.com/beansmile/dify-workflow/main/DSL/小红书运营一条龙.yml。
导入成功后，如果没有 OpenAI API key，则可以根据上述添加新模型的说明，为所有 LLM 节点选择自己的新模型。比如截图里的月之暗面。
然后找到 ImgRender 节点，点击鉴权 API-Key，把你自己的 ImgRender API key 替换到输入框里。
保存后可点击右上角运行进行测试，测试没问题即可发布给公开用户使用。
