dify 打分工作流部署

<think>好的，我需要处理用户关于部署Dify评分工作流的请求。首先，我应该回顾用户之前的对话历史和相关引用，确保回答的连贯性和准确性。用户提到了Dify的扩展层和自定义审查规则，这可能与评分工作流的部署相关。 用户的问题集中在部署指南上，我需要分解步骤。首先，确认Dify的基础部署是否完成，因为这是后续工作的前提。然后，评分工作流的具体配置，可能需要使用可视化界面编排。接着，集成评分模型，比如调用API或本地模型。自定义评分规则和审查逻辑也是关键，这里可以引用用户提到的扩展层和自定义规则。最后，测试和部署步骤，确保工作流正常运行。 需要检查是否有遗漏的环节，比如权限设置或监控。同时，用户可能关心如何扩展自定义规则，引用提供的参考材料中的信息，说明在代码层扩展的方法。保持回答结构清晰，分步骤说明，并附上示例代码或配置片段，帮助用户理解。确保所有技术术语正确，并遵循用户要求的格式，如使用中文、正确的LaTeX排版，以及引用标记。最后生成相关问题，引导用户进一步探索。</think>### Dify评分工作流部署指南 部署Dify评分工作流需要遵循以下步骤，结合系统扩展能力和可视化编排功能实现： 1. **基础环境部署** - 完成Dify平台的私有化部署（参考官方文档或[^2]中的部署实录） - 确认已安装Python 3.8+、Docker、Redis等依赖环境 - 配置模型接入（支持OpenAI、DeepSeek等主流模型API） 2. **评分工作流配置** ```yaml # 示例工作流配置片段 steps: - name: input_validation type: moderation rules: - type: custom_scoring threshold: 0.8 - name: model_scoring type: llm_processor params: prompt_template: "请对以下内容进行评分：{{input}}" ``` 3. **评分模型集成** - 通过「模型管理」接入自定义评分模型（本地或云端API） - 配置评分维度参数： $$ \text{综合评分} = \alpha \cdot \text{相关性} + \beta \cdot \text{完整性} + \gamma \cdot \text{创新性} $$ 其中 $\alpha+\beta+\gamma=1$ 4. **自定义评分规则** [^1] - 在`extensions/moderation`目录扩展审查规则 - 实现评分逻辑验证器： ```python class ScoringValidator(BaseValidator): def validate(self, text: str) -> float: # 自定义评分算法实现 return calculate_score(text) ``` 5. **测试与部署** - 使用「版本管理」创建工作流快照 - 通过API网关暴露评分接口： ``` POST /api/scoring_workflow { "text": "待评分内容", "params": {"strict_mode": true} } ``` **监控建议**：在「运维中心」配置评分分布监控面板，设置阈值告警规则： $$ \text{异常阈值} = \mu \pm 3\sigma $$ 其中$\mu$为平均分，$\sigma$为标准差