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！

AI学长小林

12 Apr 202424:54

Summary

TLDR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。

Outlines

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😊 ChatGPT和工作流简化任务入门

小林在视频中介绍如何通过结合大型语言模型和工作流程来降低复杂任务的门槛，使得即使是初学者也能轻松设计出高级AI助理。他强调这种方法可以减少对单一任务复杂度的依赖，提升整体任务处理效率和模型的容错能力。视频还提到了这种趋势在业界的认可度及其应用案例，如Coze、FastGPT、Zapier等平台的进化。

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😎 深入AI应用与Dify工作流演示

小林邀请观众加入他的《ChatGPT实战指南》课程，深入了解AI在自动化工作流程中的实际应用。他使用Dify平台的工作流功能为例，展示如何构建AI微信机器人等工具，并通过实例演示了工作流的设置和效果，如何通过填写参数简化操作流程，以及批量处理和分享配置文件的便捷性。此外，小林还提供了联系方式供进一步学习和交流。

Mindmap

Keywords

💡系统性prompt

系统性prompt是指一种结构化和有序的提示方式，用于指导大型语言模型完成复杂任务。在视频中，它被提及作为使用ChatGPT等AI工具时用户需要掌握的技能之一，以便更有效地与AI进行交流，让它按照用户的意图执行任务。

💡大模型的边界能力

大模型的边界能力指的是大型语言模型在处理任务时的性能极限和可能遇到的局限。这包括模型的理解深度、生成内容的准确性、以及在面对特定问题时的解决方案提供能力。了解这些边界能力对于用户编写有效的prompt至关重要。

💡AI助理

AI助理是一种基于人工智能技术的助手，能够协助用户完成各种任务，如信息检索、数据分析、内容创作等。在视频中，AI助理通过结合大语言模型和工作流的方式，使得新手用户也能够轻松设计并使用，以完成复杂的任务。

💡工作流

工作流是指一系列按照特定顺序排列的任务和活动，通过这种方式可以将复杂的任务分解为多个简单步骤，从而提高效率和准确性。在视频中，工作流被用来降低任务门槛，提升任务效率，并且增强大模型处理复杂任务的性能和容错能力。

💡任务门槛

任务门槛是指完成某项任务所需的知识水平、技能要求和资源条件等方面的难度。降低任务门槛意味着使得更多的人能够在不需要太多专业技能的情况下完成这些任务。

💡任务效率

任务效率是指完成任务所需的时间和精力的多少，高效率意味着用更少的时间和资源完成更多的工作。在视频中，通过设计工作流，可以显著提升完成任务的效率，因为工作流能够自动化执行多个步骤，减少人为干预。

💡容错能力

容错能力是指系统在面对错误或异常情况时，仍能保持正常运行或快速恢复的能力。在大型语言模型中，容错能力体现在模型能够处理不完美输入，并给出合理或接近正确的输出。

💡自动化

自动化是指利用技术手段使生产或管理过程在没有人或少人的直接参与下进行操作。在视频中，自动化是指通过AI助理和工作流的结合，自动完成一系列复杂的任务，减少人工干预，提高效率。

💡知识库

知识库是一个集中存储信息、数据和知识的系统，它可以被用来支持决策、提高效率和促进学习。在视频中，知识库被用于AI助理的开发，用户可以上传自己的知识库到Dify平台，并结合大语言模型来完成特定的任务。

💡Dify平台

Dify平台是一个开源的大语言模型应用开发平台，用户可以在这个平台上上传自己的知识库，并接入各种大语言模型来进行开发和完成任务。它提供了工作流编排、自定义组件创建等功能，使得用户可以轻松构建AI助理。

Highlights

利用大语言模型和工作流的方式可以降低复杂任务的门槛，使得新手用户也能轻松设计出高级AI助理。

大模型加工作流的好处包括减少对提示词的依赖和提升大模型处理复杂任务的性能及容错能力。

通过工作流设计，可以大幅提升任务效率，简化操作流程。

Dify平台是一个包含知识库的开源大语言模型应用开发平台，支持上传知识库和接入大语言模型。

Dify平台发布的AI Agent功能，允许基于任意大模型构建GPTS，并接入微信、网页及APP等应用。

通过AI加工作流，可以根据主题或新闻链接自动批量生成小红书的爆款文案和标题。

小红书文案批量撰写工作流能够自动将生成的文案内容保存到Notion数据库中。

工作流可以进行批量运行，通过上传Excel表格来批量完成任务。

Dify平台支持对话型工作流和常规工作流，适用于不同的应用场景。

工作流编排界面提供丰富的功能节点和内置工具，以及自定义组件的选项。

工作流中的自定义字段和问题分类节点有助于判断和处理不同的输入内容。

通过LLM节点和自定义工具，可以生成小红书文案和标题，并优化内容格式。

代码执行节点允许编写简单的代码来处理和优化工作流中的输出结果。

HTTP请求节点可以将内容发送到其他平台，如Notion数据库。

工作流的批量运行功能支持上传表格模板并批量执行任务。

工作流的发布和API接入使得创建的流程可以在外部应用中运行。

Dify平台的工作流支持追踪和调试，便于发现并解决问题。

通过Dify平台的工作流功能，可以实现多种自动化AI应用，提升工作效率。

AI加工作流是AI落地的一个可行应用方案，被越来越多的业内人士认可。