dify工作流怎么接入fastapi

<think>好的，用户的问题是关于如何在FastAPI中接入Dify工作流。首先，我需要确认用户的需求是什么。他们可能已经了解Dify的基本使用，现在想要将其工作流集成到自己的FastAPI应用中，可能用于构建自动化流程或增强API的功能。 接下来，我需要回忆Dify的文档，特别是关于API调用的部分。根据引用[1]，Dify支持通过API调用工作流，因此关键步骤应该包括创建API密钥、获取工作流ID，然后在FastAPI中发送HTTP请求到Dify的端点。 然后，我需要考虑FastAPI的具体实现。用户可能需要一个示例代码，展示如何创建一个路由，处理请求，调用Dify的API，并返回结果。这里要注意异步请求的处理，使用httpx库可能更合适，因为FastAPI支持异步操作。 另外，用户可能关心错误处理和参数传递。在示例中，需要展示如何捕获异常，比如网络错误或Dify返回的错误。同时，如何将FastAPI接收的参数传递给Dify工作流，可能需要通过JSON body传递。 还要注意安全性和配置管理，比如将API密钥存储在环境变量中，而不是硬编码在代码里。这可能需要在示例中提及，比如使用os.getenv来获取密钥。 最后，用户可能希望了解进一步的应用场景，比如如何扩展这个集成，或者如何处理更复杂的数据流。因此，生成相关问题时会考虑优化性能、异步处理、错误监控等方面的问题。 总结步骤：创建Dify工作流并获取必要信息，设置FastAPI项目依赖，编写路由处理函数，调用Dify API，处理响应和错误，提供扩展建议和相关问题。</think>### FastAPI集成Dify工作流实现步骤 #### 一、环境准备阶段 1. 在Dify平台创建API工作流，获取工作流ID和API密钥[^1] 2. 确认FastAPI版本要求（推荐≥0.95）并安装依赖： ```bash pip install fastapi httpx uvicorn ``` #### 二、核心集成代码实现 ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException import httpx import os app = FastAPI() DIFY_ENDPOINT = "https://api.dify.ai/v1/workflows/execute" API_KEY = os.getenv("DIFY_API_KEY") # 从环境变量读取密钥 @app.post("/run-workflow") async def run_workflow(prompt: str): headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "workflow_id": "your-workflow-id", "inputs": {"user_query": prompt} } try: async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.post(DIFY_ENDPOINT, json=payload, headers=headers) response.raise_for_status() return response.json() except httpx.HTTPStatusError as e: raise HTTPException(status_code=e.response.status_code, detail="Dify API异常") ``` #### 三、关键配置说明 1. 路由设计：建议使用异步处理提高并发能力 2. 参数传递：通过`inputs`字段传递工作流所需参数 3. 错误处理：捕获HTTPStatusError并转换FastAPI标准异常 4. 安全配置：推荐使用中间件进行请求验证 #### 四、部署测试方法 ```bash uvicorn main:app --reload ``` 使用curl测试接口： ```bash curl -X POST "http://localhost:8000/run-workflow" -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt":"生成市场分析报告"}' ``` #### 五、典型应用场景 1. 智能客服系统对接 2. 自动化文档处理管道 3. 数据分析结果生成接口 4. 多步骤业务流程编排