项目faq dify工作流编写
时间: 2025-04-01 17:27:00 浏览: 53
### 如何编写与 Dify 相关的 FAQ 工作流
在 Dify 中,FAQ 工作流可以通过知识库和工作流编排来实现。以下是关于如何设计并实施一个 FAQ 工作流的具体方法。
#### 创建知识库
首先,在 Dify 项目中创建 `knowledge_base` 文件夹用于存储相关文档、常见问题解答 (FAQ) 和其他知识条目[^3]。这些数据可以手动输入或者通过 API 进行批量上传。确保每一条 FAQ 都有清晰的主题描述以及对应的答案内容。
#### 定义 DSL 文件结构
为了使 FAQ 的处理逻辑更易于管理和扩展,建议利用 Domain Specific Language (DSL) 来定义整个工作流。DSL 是一种特定领域内的编程语言形式,在这里表现为 JSON 格式的配置文件[^4]。下面展示了一个简单的例子:
```json
{
"nodes": [
{
"id": "start",
"type": "input",
"config": {}
},
{
"id": "search_faq",
"type": "faq_searcher",
"config": {
"source_folder": "./knowledge_base"
}
},
{
"id": "output_result",
"type": "output",
"config": {}
}
],
"connections": [
{"from": "start", "to": "search_faq"},
{"from": "search_faq", "to": "output_result"}
]
}
```
此示例展示了三个主要节点:起始点 (`start`) 接收用户提问;中间部分执行基于知识库中的信息检索操作(`search_faq`) 并返回匹配项;最后一步将结果呈现给用户(`output_result`)。
#### 整合 Embedding 模型
如果希望提高搜索精度,则可以在上述流程里加入 embedding 技术作为辅助手段之一。具体做法是在 `search_faq` 步骤之前增加一层向量化表示计算环节,并调整其参数设置使得模型类型切换至 text embedding[^1]。
#### 测试与优化
完成初步搭建之后,应对该工作流进行全面测试以验证功能是否正常运作。同时依据实际运行效果不断迭代改进算法性能指标比如召回率、精确度等方面表现直至满足预期目标为止。
```python
def test_workflow():
import dify_sdk as ds
# 初始化 SDK 实例
client = ds.Client()
# 导入预先准备好的 DSL 文件路径
dsl_path = './workflow_dsl.json'
try:
response = client.execute(dsl_file=dsl_path, input_data="什么是Dify?")
print(f"Response from workflow execution: {response}")
except Exception as e:
print(e)
if __name__ == "__main__":
test_workflow()
```
以上代码片段演示了如何借助官方提供的 Python SDK 对已构建完毕的工作流进行调用测试[^2]。
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