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知行合一
🤩AI工作流
Words 1069Read Time≈ 3 min
2024-10-14
2025-7-10
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😀
前言： 还在创作中。。。。
我们先来看一眼我已经部署好的两个工作流，如果需要可以评论找我要api及调用地址

第一个：论文生成器

这是一个利用Google，Qwen，01，Internlm，Meta-llama五家大模型合作的工作流，内含快速生成和防查重生成两种，非简单生成模式下进行了多次大纲优化,专业适配，内容创新等保证优质论文输出
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第二个：网站or关键词创作

只需给他一个网站链接或者一些关键词加一个想要创作的风格，即可快速生成一篇文章并且配图，极其适合微推及校园推广或者二次创作的基础
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相信大家也看出了一点门道，这个所谓的工作流就是由一个个带有提示词的大模型配合if语句来完成任务，总体难度不是很高，难点主要在于如何更好的写出自己的需求作为提示词交给大模型，我在后续会尝试微调训练一个自己的大模型，当然这都是后话了

📝 正文

我们需要准备什么？

  • 一个霍格沃茨环境（Dify官方在国内没有服务器）（如果没有也不要紧，后面会介绍本地docker部署无需这个环境）

开始吧！

  1. 打开siliconflow点击API密钥，然后创建一个API密钥并且复制下来（建议先在左下角用户中心进行实名认证，不然无法使用国外的大模型）
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  1. 进入Dify，点击工作室，点击左边创建空白应用
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  1. 点击工作流，写一个你喜欢的名字即可
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  1. （Dify新用户送200次OpenAi调用额度，可以暂时跳过此步）我们可以先接入之前申请的大模型，点击右上角的头像，点击设置
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  1. 点击模型供应商，在下面找到SILICONFLOW,点击添加模型，把你的API填进去即可，完成后如下图，大模型就已经完成接入了，支持的数量还是够用的
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  1. 回到我们刚才创建的工作流，我们先来大致介绍一下用法
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  1. 点击加号即可延长工作流，我们可以在接上一下节点或者制作好的工具，简单介绍一下我个人觉得比较重要的组件
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  • LLM：这个就是接入大模型，我们可以接入随意哪个大模型以及输入一些问题给大模型处理，这个问题既可以是前面流入的变量，也可以是自己输入的问题
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  • 开始&&结束：开始和结束是一个工作流必备的两个组件，这个很好理解，我们可以在开始中输入一些需要用到的数据，在结尾输出我们想要得到的数据
  • 问题分类器：我们在应对不同的情况时会有不同的处理方案，我们可以通过这个去进行分流处理
  • 变量聚合器：在我们进行上面的分流后，我们在后续总归需要回归到这个主线程，而我们并不能提前预知执行的是哪一条分支，这时候我们就需要一个聚合器给分支的结果都赋值成一个名字
  1. 工具推荐
  • DUCKDUCKGO
  • 网页爬虫
  • FLUX绘画
 
 
 
 
 
 

🤗 总结归纳

工作流的最大优点就是麻烦一次，简化无数次，定制化一个工作流去应对那些生活中不得不做但是没有意义的事，可以在锻炼我们能力的同时获得更多的时间
 
 
💡
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