Dify 工作流→ 节点及相关功能

以下是对 dify 工作流节点及相关功能的整理

一、基础与流程控制类节点

1. 开始节点

• 功能：工作流的起点，用于初始化变量或接收用户输入数据（如文本、文件、下拉选项等），支持系统变量（如用户ID、应用ID）记录全局信息。
• 配置：可定义输入字段类型（文本、段落、文件等）和系统参数。

• 结束节点

• 功能：工作流终点，汇总关键结果输出。需声明输出变量，支持多分支不同结束节点。

• 条件分支节点

• 功能：根据条件（如文本包含、数值比较）决定执行路径，支持 IF/ELIF/ELSE 逻辑。
• 应用场景：客服意图分类、动态流程切换。

• 迭代节点

• 功能：对数组数据（如文本片段列表）批量处理，避免大模型单次处理限制。例如拆分长文本翻译。

• 循环节点

• 功能：依赖前序结果的递归处理，需设置终止条件（如变量阈值）和最大循环次数，适用于优化任务。

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二、数据处理与转换类节点

1. 参数提取节点

• 功能：从用户输入或数据中提取结构化参数（如日期、关键词）。

• 模板转换节点

• 功能：格式化数据输出，例如将JSON转换为自然语言描述。

• 变量赋值/聚合节点

• 功能：动态更新变量值或整合多变量信息。

• 代码执行节点

• 功能：运行 Python/JavaScript 脚本，处理复杂逻辑（如JSON解析、数学计算）。

• 问题分类节点

• 功能：识别用户意图，支持多标签分类（如邮件归类为咨询/投诉）。

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三、AI与外部交互类节点

1. LLM节点

• 功能：调用大模型（如GPT-3.5、LLaMA）生成文本、分类、翻译或代码生成。
• 配置：需选择模型、设置提示词（如角色指令）和参数（温度、最大生成长度）。

• 知识检索节点

• 功能：从知识库检索相关内容，作为LLM上下文输入，提升问答准确性。

• HTTP请求节点

• 功能：调用外部API获取数据（如天气查询、网页抓取），支持GET/POST方法和参数配置。

• Agent节点

• 功能：通过策略（如Function Calling、ReAct）自主调用工具，实现多步推理。例如结合搜索工具解答复杂问题。

• 工具节点

• 功能：集成第三方服务（如数据库查询、发送消息），支持内置工具授权或自定义工具开发。

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四、典型工作流案例

1. 文章仿写流程

• 节点链：开始节点（输入原文）→ LLM节点（改写指令）→ 结束节点（输出结果）。
• 进阶：可整合HTTP节点抓取网页内容或知识库节点补充专业术语。

• 多轮对话系统

• 节点链：开始节点（用户输入）→ 知识检索 → LLM生成回复 → 直接回复节点（流式输出）。