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Dify工作流(三)

ds 2025/9/8 6:58:01

参数提取器节点

参数提取器节点可以利用 LLM 从自然语言推理并提取结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。

参数提取器节点设置页如下：

模型：参数提取器的提取依靠的是 LLM 的推理和结构化生成能力，这里指定使用的模型。

输入变量：一般为用于提取参数的变量输入，一般为上游节点输出内容。如上游节点为开始节点，这里可以是sys.query。

视觉：开启视觉功能允许模型输入图片，并根据图像内容的理解回答用户问题。

提取参数：可以手动添加需要提取的参数，也可以从已有工具中快捷导入。

高级设置：可以设置推理模式和记忆。关于推理模式，部分模型同时支持两种推理模式，通

过函数/工具调用（Function/Tool Calling）或是纯提示词（Prompt）的方式实现参数提取，在指令遵循能力上有所差别。例如某些模型在函数调用效果欠佳的情况下可以切换成提示词推理。关于记忆，开启记忆后问题分类器的每次输入将包含对话中的聊天历史，以帮助 LLM 理解上文，提高对话交互中的问题理解能力。

案例七：创建chatflow，对用户输入内容进行参数提取并输出。

1) 创建开始及参数提取器节点

以上第4步骤中，参数设置为Array类型因为用户输入的内容包含多个人员的工资信息。指定内容可以帮助参数提取器理解如何提取参数，内容如下：

从用户输入/sys.query的信息中，提取每个员工对应的薪资及薪资明细查询地址

2) 创建直接回复节点输出结果

3) 测试并发布chatflow

预览测试：

输入内容：

根据公司最新薪酬方案：

李明的月薪为人民币15,000元，详情请查阅： https://salary.example.com/view/liming9823

王芳的月薪为人民币18,000元，详情请查阅： https://salary.example.com/view/wangfang7045 张伟的月薪为人民币12,000元，详情请查阅： https://salary.example.com/view/zhangwei5617

发布使用：

迭代节点

迭代节点可以对数组中的元素依次执行相同的操作，直至输出所有结果，可以理解为任务批处理器。迭代节点通常配合数组变量使用。

例如在长文翻译迭代节点内，如果将所有内容输入至 LLM 节点，有可能会达到单次对话限制。上游节点可以先将长文拆分为了多个片段，配合迭代节点对各个片段执行批量翻译，以避免达到

LLM 单次对话的消息限制。

迭代节点的设置页如下：

迭代节点的结构通常包含输入变量、迭代工作流、输出变量三个功能单元。

  输入变量：仅接受 Array 数组变量类型数据。

  迭代工作流：你可以在迭代节点中使用多个工作流节点，编排不同的任务步骤。

  输出变量：仅支持输出数组变量 Array[List]。

迭代节点原理图如下：

案例八：创建chatflow，根据用户输入的技术完成该技术3章节内容输出。

1) 创建开始及LLM节点

开始节点后创建LLM节点，该LLM节点实现根据用户输入的技术标题，给出3个子标题。 LLM节点命名为“标题生成子标题”。

SYSTEM提示词内容如下：

你对AI技术非常了解，根据用户输入的技术标题/sys.query给我生成关于该技术内容相关的3个子标题，不需要给出

2) 创建参数提取器节点，实现提取子标题到数组操作

将参数提取器节点改名为“提取子标题到数组”，并设置提取的标题放入subject参数中（Array 类型）。

3) 创建迭代节点并配置

创建迭代节点实现对子标题遍历，在迭代节点中设置LLM节点和直接回复节点，实现对每个子标题内容的扩写并将结果直接输出。

其中，第11步骤中的内容如下：

请生成关于{{上下文}}技术的/item章节内容，要求不超过100字。输出格式为：/item加粗，然后给出该子章节内容

4) 测试并发布chatflow

预览测试：

发布使用：

Http请求节点

Http请求节点允许通过 HTTP 协议发送服务器请求，适用于获取外部数据、webhook、生成图  片、下载文件等情景。它让你能够向指定的网络地址发送定制化的 HTTP 请求，实现与各种外部服务的互联互通。

该节点支持常见的 HTTP 请求方法：

   GET：用于请求服务器发送某个资源。

   POST：用于向服务器提交数据，通常用于提交表单或上传文件。

   PATCH：用于在请求-响应链上的每个节点获取传输路径。

   PUT：用于向服务器上传资源，通常用于更新已存在的资源或创建新的资源。

   DELETE：用于请求服务器删除指定的资源。

Http请求节点设置页如下：

案例九：创建chatflow，使用Http请求节点进行Get/Post/文件上传/下载操作。

1) 编写Python 代码构建Web服务

这里使用Flask框架构建简单的Web服务，后续可以进行Http Get/Post/文件上传/下载请求服务。

python_service.py （使用Flask框架构建Web服务），该代码中Get/Post请求都需要对应的 user_id和comment字段内容。

## 安装如下依赖
## pip install Flask==3.1.0
## pip install flask-cors==5.0.1  # 允许跨域请求
from flask import Flask, request, send_file, jsonify
from io import BytesIO
from flask_cors import CORS import os
app = Flask(__name__)
# 启用 CORS 支持，允许所有来源（origin）访问您的 Flask 后端 CORS(app)
# 用于存储上传的文件，键为文件名，值为文件内容 file_storage = {}
@app.route('/feedback', methods=['GET', 'POST'])
def feedback():
if request.method == 'GET':
user_id = request.args.get('user_id')
comment = request.args.get('comment')
if not user_id or not comment:
return jsonify({'error': '缺少 user_id 或 comment 参数'}), 400
return jsonify({'message': '收到 GET 请求', 'user_id': user_id, 'comment': comment})
elif request.method == 'POST':
data = request.json
if not data or 'user_id' not in data or 'comment' not in data:
return jsonify({'error': '缺少 user_id 或 comment 参数'}), 400
user_id = data['user_id']
comment = data['comment']
return jsonify({'message': '收到 POST 请求', 'user_id': user_id, 'comment': comment})
@app.route('/upload', methods=['PUT'])
def upload_file():
if 'file' not in request.files:
return jsonify({'error': '未找到文件部分'}), 400
file = request.files['file'] if file.filename == '':
return jsonify({'error': '未选择文件'}), 400
# 保存文件到服务器的指定路径
upload_path = os.path.join('uploads', file.filename)
file.save(upload_path)
file_storage[file.filename] = upload_path
return jsonify({'message': '文件上传成功', 'filename': file.filename})@app.route('/download/<filename>', methods=['GET'])
def download_file(filename):
if filename not in file_storage:
return jsonify({'error': '文件未找到'}), 404
file_path = file_storage[filename]
return send_file(file_path, as_attachment=True)
if __name__ == '__main__':
# 确保上传目录存在
os.makedirs('uploads', exist_ok=True)
app.run(host='0.0.0.0', port=15050, debug=True)

以上代码启动后，通过运行“test_python_service.py”代码进行测试。 test_python_service.py（测试Get/POST/文件上传/下载服务）：

## 安装如下依赖
## pip install requests==2.32.3
import requests import os
# 定义服务的基础 URL
BASE_URL = 'http://192.168.1.105:15050'
# 测试 GET 请求
def test_get_feedback(user_id, comment):
params = {'user_id': user_id, 'comment': comment}
response = requests.get(f'{BASE_URL}/feedback', params=params) print('GET /feedback 响应:', response.json())
# 测试 POST 请求
def test_post_feedback(user_id, comment):
data = {'user_id': user_id, 'comment': comment}
response = requests.post(f'{BASE_URL}/feedback', json=data)
print('POST /feedback 响应:', response.json())
# 测试文件上传（使用 PUT 请求）
def test_upload_file(file_path):
with open(file_path, 'rb') as file:
files = {'file': (os.path.basename(file.name), file)}
response = requests.put(f'{BASE_URL}/upload', files=files) print('PUT /upload 响应:', response.json())
return response.json().get('filename')
# 测试文件下载
def test_download_file(filename):
response = requests.get(f'{BASE_URL}/download/{filename}')
if response.status_code == 200:local_filename = f'downloaded_{os.path.basename(filename)}'
with open(local_filename, 'wb') as file:
file.write(response.content)
print(f'文件下载成功，保存为：{local_filename}') else:
try:
print('下载失败:', response.json())
except Exception:
print(f'下载失败（非 JSON 响应），状态码: {response.status_code}')
# 示例调用
if __name__ == '__main__':
test_get_feedback('123', '这是一个测试评价')
test_post_feedback('123', '这是另一个测试评价')
uploaded_filename = test_upload_file('./data/img.jpg')
if uploaded_filename:
test_download_file(uploaded_filename)

此外，这里还可以通过“Flask服务测试.html”（详见资料）在页面中测试Get/POST/文件上传/ 下载服务。