dify创建工作流样例，至少10个节点

### Dify 工作流创建样例：包含10个节点的示例教程 以下是一个使用 Dify 创建一个包含至少 10 个节点的工作流示例教程。此工作流将实现一个简单的自动化任务，例如从用户输入中提取参数，调用外部 API 获取数据，并对结果进行处理和输出。 #### 节点设计与功能说明 1. **参数提取节点** 使用参数提取器从用户输入中提取关键信息，例如论文编号或作者名称。例如，当用户输入“这篇论文讲了什么内容：2405.10739”时，提取出论文编号 `2405.10739`[^3]。 2. **条件分支节点** 根据提取到的参数类型（如论文编号或作者名称），选择不同的执行路径。如果检测到的是论文编号，则调用 Arxiv API 查询具体论文；如果是作者名称，则查询该作者的所有论文[^1]。 3. **LLM 节点** 在条件分支后，调用大模型生成更详细的文本描述。例如，根据 Arxiv 返回的论文摘要，生成一段更易理解的总结[^1]。 4. **HTTP 请求节点** 调用外部 API（如 Arxiv 或其他学术数据库）获取实时数据。例如，发送 HTTP 请求到 Arxiv API 并解析返回的 JSON 数据[^1]。 5. **代码执行节点** 使用 Python 或 JavaScript 脚本对返回的数据进行进一步处理。例如，解析 JSON 数据并提取关键字段（如标题、摘要、发表日期等）[^1]。 6. **迭代节点** 如果返回的结果是一个数组（例如多个论文记录），可以使用迭代节点对每个记录逐一处理。例如，为每篇论文生成独立的总结。 7. **条件分支节点（异常处理）** 检查上一步是否成功完成。如果出现错误（如 API 请求失败或数据格式不正确），则跳转到异常处理路径。 8. **异常处理节点** 在异常处理路径中，生成友好的错误消息并通知用户。例如，“很抱歉，我们无法找到您请求的论文，请检查输入是否正确。”[^1] 9. **JSON 解析节点** 如果前几步返回的数据是复杂的 JSON 格式，可以使用此节点解析并提取所需字段。例如，提取所有论文的标题和摘要[^1]。 10. **输出节点** 最终将所有处理结果以结构化的方式呈现给用户。例如，生成一份包含所有查询结果的表格或列表。 #### 示例代码片段 以下是部分节点的代码示例： ```python # 示例：HTTP 请求节点调用 Arxiv API import requests def fetch_paper_info(paper_id): url = f"http://export.arxiv.org/api/query?id_list={paper_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch paper information"} ``` ```javascript // 示例：JavaScript 脚本解析 JSON 数据 function processJsonData(data) { const results = data.feed.entry.map(entry => ({ title: entry.title['$t'], summary: entry.summary['$t'], published: entry.published['$t'] })); return results; } ``` #### 注意事项 - 确保在运行工作流之前，所有依赖的服务（如 MySQL 数据库）已正确配置并启动[^2]。 - 测试每个节点的功能时，建议逐步运行并实时查看各节点的执行状态，以便及时发现和解决问题。 ---