AI+工作流：解锁ChatGPT全部能力，繁琐工作自动化 | Dify发布Wrokflow实操教程！

Summary

本视频介绍了如何利用大语言模型结合工作流的方式，降低复杂任务的门槛并提升效率。通过Dify平台的AI Agent功能，用户可以创建自动化的AI助理来完成如小红书文案撰写等任务。视频中详细演示了工作流的搭建过程和效果，展示了如何通过简单的参数输入来批量生成和保存文案内容，以及如何通过API进行批量运行和任务管理，使AI技术的应用更加便捷和高效。

Takeaways

• 📝 复杂任务可以通过大语言模型结合工作流的方式简化，降低任务门槛并提升效率。
• 👥 新手用户可以通过这种方式轻松设计并使用高级AI助理，无需深入了解大模型。
• 🔧 工作流通过分解任务降低复杂度，减少对单一任务的推理能力依赖。
• 🚀 工作流设计完成后可大幅提升任务执行效率，减少多轮对话和纠正的需要。
• 🌐 业内人士和AI项目方越来越认可大模型加工作流的应用方案。
• 📈 利用Dify平台可以上传知识库并接入大语言模型进行应用开发。
• 🛠️ Dify平台提供工作室板块，用户可以创建AI Agent并编排工作流。
• 📝 工作流编排界面包含多种节点和工具，支持自定义字段和参数。
• 🔄 工作流支持批量运行，适用于自动化和批量操作场景。
• 🔗 工作流配置文件可以导出和共享，方便他人复制和使用。
• 🛠️ 通过自定义组件和代码执行板块，可以实现更多个性化和优化的任务需求。

Q & A

如何降低使用大语言模型的门槛？

可以通过结合工作流的方式，将复杂任务分解成多个小任务，减少对单一任务的复杂度和对提示词的依赖，同时提升大模型处理复杂任务的性能和容错能力。

大模型加工作流的好处有哪些？

主要有两个好处：一是降低任务门槛，二是有效提升任务效率。工作流可以把复杂任务分解简化，减少对大模型推理能力的依赖；设计好的工作流可以方便后续使用，提高效率和稳定性。

Dify平台是什么？

Dify是一个包含知识库的开源大语言模型应用开发平台，用户可以上传自己的知识库，并接入各种大语言模型进行开发，完成相应的任务。

如何创建一个AI助理？

在Dify平台上，用户可以新建AI Agent，选择其类型为基础助手、基础编排或AI加工作流的方式进行编排，然后根据需求定义参数和工作流程。

小红书文案批量撰写工作流是如何工作的？

用户输入必要参数（如主题或新闻链接、文案风格、标题数量和内容长度），工作流会调用平台工具和大语言模型自动生成文案和标题，并将内容保存到Notion数据库中。

如何测试和调试工作流？

在Dify平台上运行工作流后，可以查看每个节点的执行状态和消耗时间，通过追踪功能检查每个节点的输入输出和报错信息，针对问题进行调整和优化。

批量运行功能如何使用？

用户可以上传一个包含多个任务参数的Excel表格，通过Dify平台的批量运行功能，一次性运行多个任务，并查看每个任务的执行结果和输出。

如何分享和复制工作流配置？

用户可以将工作流配置文件导出，分享给其他人。其他人将配置文件导入Dify平台后，即可复制该工作流程。

自定义组件在工作流中的作用是什么？

自定义组件允许用户根据特定需求创建新的功能，类似于GPT-4的Actions或Plugins插件，可以链接第三方工具或获取第三方数据。

在工作流中如何使用大语言模型节点？

在Dify平台的工作流中，用户可以选择大语言模型节点，定义系统提示词、任务需求和用户角色，然后根据输入参数生成内容。

如何优化工作流的输出结果？

可以通过添加代码执行节点来调整输出格式，使用Python或JS代码处理特定的格式化需求，如换行符转义等，以满足下游应用的需求。