基于Dify chatflow搭建文章分析小助手

本文从实战搭建文章分析小助手过程中，逐一阐述阐述chatflow工作概述及与workflow的区别、chatflow组成部分、节点类型、输入输出参数、系统提示词设置，以及实操实践。

1.什么是Dify ChatFlow？

ChatFlow 是Dify中工作流的一种，专为多轮对话场景设计的可视化工作流类型。workflow 也是工作流。chatflow和workflow的区别是workflow通常处理面向单轮自动化任务的编排工作流，在创建工作流时dify有明确分类和解释。通过使用工作流我们可以处理一些一些复杂的流程化的任务，比如分支、循环处理、根据各类大模型优势在不同场景运用。

2.Chat flow 组成

当我们新创建一个chatflow，就直接生成了一个最简单的工作流，我们可以发现一般有开始、中间的处理节点以及最后的直接回复节点，另外不要还有节点之间的连线。节点之间连线表示处理顺序。

2.1 用户输入

我们点击用户输入节点，可以看到右侧可以设置的信息，如下：

节点名称：默认名称为用户输入，可以修改为其他。
默认字段：（1）userinput.query 用户输入查询内容，比如输入的文本
（2） userinput.files 用户上传的文件，此处时数组格式，表示多个文件
新增字段：点击 “+”按钮，弹出添加变量对话框，在对话框中增加字段类型、变量名称、显示名称、最大长度。

下一步：下一步中显示下一个节点，可以点击…进行相关操作

2.2 处理节点

（1）节点类型
节点类型主要有LLM、知识检索、直接回复、Agent、问题分类器、条件分支、迭代等。可以根据实际需要添加相关节点。

（2）LLM节点设置
点击节点，右侧即可显示相关的设置信息。如下：

模型：当前节点设置的大模型。需要在个人设置中下载并配置相关大模型的api key
上下文：一般上个节点的输出内容，如此处设置为用户输入的参数query，传递给当前节点。
SYSTEM:一般定义提示词，告诉大模型这个节点要做的任务以及注意事项，相关步骤、输出格式等。如有参数SYSTEM中需要指定格式为{参数名}.
USER:表示上一步所携带的参数
记忆：设置保存记忆的轮次

2.3连线设置

（1）增加连线。点击节点后面的+号按钮，指向另一节点前面+号按钮，变成联通状态即可。


（2）删除连线。选中连线，点击delete键即可快速删除。

2.4 直接回复

直接回复就比较简单，只需要在回复中增加参数即可。

3.chatflow 预览和发布

3.1 预览

点击预览按钮，可以进行相关测试。使用简单对话工作流问答，可以发现是按照工作流节点执行，每个节点可以查询具体数据。

3.1 发布

点击发布按钮即可进行发布，在发布时，会校验流程是否正确，比如某些节点参数未设置，则会进行提示。


更多信息请查询官方文档：https://docs.dify.ai/

4.文章分析小助手实操

1.目标
用户上传文件，通过文件解析后，deepseek 分析文章结构，通义千问通过deepseek分析结果总结出中心思想和该文章的重点，最后返回给用户。
2.大模型设置
大模型选用deepseek和通义千问大模型

3.最终效果

4.创建并设置chatflow
（1）创建chatflow

（2）增加文档提取器节点

输入变量设置为开始节点的文件变量。输出为文件内容
（3）创建结构分析节点

模型设置为Deepseek-R1
上下文:获取文档读取器的输出内容
SYSTEM:定义详细的提示词,按照提示规则

（4）增加中心提取节点

注意：此处的上下文为结构分析输出的文本
（5） 增加直接回复节点

（6）执行效果
在预览时发现没有文件上传选项，需要设置：


测试：



以上简单chatflow仅供参考，实践中可以按需进行流程复杂化处理。如有不当之处，多多包涵！