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「Mac畅玩AIGC与多模态21」开发篇17 - 多字段判断与多路径分支工作流示例

2025/5/7 16:49:00 来源:https://blog.csdn.net/weixin_44217688/article/details/147747958  浏览:    关键词:「Mac畅玩AIGC与多模态21」开发篇17 - 多字段判断与多路径分支工作流示例

一、概述

本篇在结构化输出字段控制流程的基础上,进一步引入多字段联合判断多路径分支控制。通过综合分析用户输入的情绪类型和紧急程度,实现三分支路径执行逻辑,开发人员将掌握复杂流程中多条件判断节点的配置技巧。

二、环境准备

  • macOS 系统
  • Dify 平台已部署并可访问

三、在 Dify 中创建工作流

1. 新建工作流应用

  • 登录 Dify 后台
  • 点击「工作室」
  • 点击「创建空白应用」
  • 填写应用信息:
    • 应用名称:多字段判断分支示例
    • 应用类型:工作流
    • 模型:glm-4-flash

2. 配置开始节点并添加输入变量

  • 点击「开始」节点
  • 添加一个输入变量:
    • 名称:user_status
    • 描述:描述当前的状态与紧急程度
    • 类型:段落(Paragraph)
  • 保存节点配置

3. 添加执行 LLM 节点(结构化识别状态)

  • 添加执行 LLM 节点
  • 提示词内容:
请从以下文本中判断用户的情绪类型和紧急程度。内容:{{user_status}}输出 JSON 格式如下:
{"mood_type": "积极" / "消极","urgency": "高" / "中" / "低"
}只返回 JSON 数据,不加其他解释。
  • 启用结构化输出,设置 Schema:
{"type": "object","properties": {"mood_type": { "type": "string", "enum": ["积极", "消极"] },"urgency": { "type": "string", "enum": ["高", "中", "低"] }},"required": ["mood_type", "urgency"]
}

4. 添加判断节点(联合字段判断)

  • 添加「判断」节点

  • 设置分支条件:

    • 条件 1(高优先级):urgency == "高" → 高响应分支
    • 条件 2:mood_type == "消极" && urgency == "中" → 安慰分支
    • 否则 → 正常分支

    在这里插入图片描述

5. 各分支配置内容

高响应分支:
检测到你处于紧急状态,我们建议你立即联系相关支持人员,保持冷静,我们与你同在。
安慰分支:
情绪略显低落,建议稍作休息,听首音乐或走一走,调节一下心情。
正常分支:
状态良好,祝你保持积极,继续迎接接下来的任务!

6. 添加结束节点

  • 三个分支统一连接至结束节点
  • 输出字段选择:text

7. 发布

  • 点击「发布」,完成工作流部署

在这里插入图片描述

四、测试工作流效果

输入示例 1:

我今天状态极差,而且事情非常紧急,快崩溃了。

输出:检测到你处于紧急状态,我们建议你立即联系相关支持人员…

在这里插入图片描述

输入示例 2:

最近心情有点低落,但还算可以应付日常任务。

输出:情绪略显低落,建议稍作休息…

在这里插入图片描述

输入示例 3:

今天状态不错,工作推进顺利。

输出:状态良好,祝你保持积极…

在这里插入图片描述

五、总结

通过本案例,掌握了:

  • 多字段结构化识别与 Schema 编写
  • 判断节点的多条件分支配置方式
  • 工作流中多路径执行与结果合并

本案例是实现条件驱动多策略处理流程的重要模板,为后续状态切换、多变量聚合与个性化输出奠定结构基础。

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