Dify工作流 - 长篇文章生成上篇

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通过上一篇Dify工作流入门，我们创建了一个客户评价处理的工作流应用，学习了开始、结束、问题分类器、HTTP请求、变量聚合器节点如何使用。

这一节我们再去创建一个长篇文章生成工作流应用去学习更多的Dify工作流节点，包括LLM、代码执行、迭代节点。

需求

用户输入文章标题和文章各个一级章节，让长篇文章生成工作流生成更多的子章节，并最终输出一篇具有吸引力的长文。😎

创建Workflow

重要节点

开始

开始节点定义了title（文章标题）、chapter（文章一级章节）输入变量。

LLM

LLM提示词

提示词中定义了角色、技能、目标、限制和输出示例，让LLM严格按照意图来输出文本。

这个LLM节点的作用是根据用户输入的文章标题和各章节名称，生成各个章节下的子章节，丰富文章章节结构，并且以json格式输出，供下一个代码执行节点使用。

注意

这里注意使用GLM-4模型，将提示词设置在USER中，如果设置在SYSTEM中，运行该LLM节点会报错，这和Dify调用GLM大模型的方式有关。如果换成GPT-4o，设置在SYSTEM中即可。

提示词Prompt

## 角色：文章撰写专家
## 技能：
你根据用户输入的文章标题/title和各章节名称/chapter，生成各个章节下的子章节。

## 目标：
- 确保生成的每个子章节和父章节紧密相关。
- 纵观整体章节，必须保证各章节过渡连贯流畅。
- 最终输出json字符串，详细请看以下输出示例。
## 限制：
- 输出的json字符串必须是标准json字符串，不要包含任何XML标签和转义字符，如`\n`。
- 严重按照输出示例中的例子输出json字符串，不要输出其他任何文本。

## 输出示例：
[ { "chapter": "引言", "subchapter": "1. 气候变化对沿海城市影响的概述 2. 理解这些影响的重要性" }, { "chapter": "海平面上升", "subchapter": "1. 海平面上升的原因 2. 对沿海基础设施和社区的影响 3. 受影响城市的例子" }, { "chapter": "风暴频率增加", "subchapter": "1. 气候变化与风暴频率的关联 2. 更频繁和严重的风暴对沿海地区的影响 3. 最近风暴的案例研究" }, { "chapter": "结论", "subchapter": "1. 关键点总结 2. 应对气候变化的紧迫性 3. 对政策制定者和社区的行动呼吁" } ]

代码执行

代码节点支持运行 Python / NodeJS 代码以在工作流程中执行数据转换。它可以简化您的工作流程，适用于Arithmetic、JSON transform、文本处理等情景。

该节点极大地增强了开发人员的灵活性，使他们能够在工作流程中嵌入自定义的 Python 或 Javascript 脚本，并以预设节点无法达到的方式操作变量。通过配置选项，你可以指明所需的输入和输出变量，并撰写相应的执行代码。

json解析

本小节中使用Python3代码，代码执行节点解析输入的json字符串，输出Array[Object]变量，供下一个迭代节点使用。

json解析代码：

def main(arg1: str) -> dict:
    import json
    data = json.loads(arg1)
    
    # Create an array of objects
    result = [{'chapter': item["chapter"], 'subchapter': item["subchapter"]} for item in data]
    
    return {
        'result': result
    }

输入json字符串：
[{"chapter": "1. 关于评价的故事","subchapter": "1. 认识自我与外界评价的差异 2. 庄子与惠子对话的启示 3. 从评价中解脱，找回内心的平和"},{"chapter": "2. 关于得失的故事","subchapter": "1. 得失之间的辩证关系 2. 庄子丧妻的从容态度 3. 从得失观照人生，学会释然"},{"chapter": "3. 关于困境的故事","subchapter": "1. 面对困境的心态调整 2. 庄子与监河侯的对话寓意 3. 突破困境，实现自我成长"},{"chapter": "4. 关于选择的故事","subchapter": "1. 选择与命运的关系 2. 庄子拒绝做官的智慧 3. 做出明智选择，活出精彩人生"},{"chapter": "5. 关于心态的故事","subchapter": "1. 心态决定人生高度 2. 庄子与蝴蝶的故事启示 3. 调整心态，战胜精神内耗"}]

输出Array[Object]变量：
{
  "result": [
    {
      "chapter": "1. 关于评价的故事",
      "subchapter": "1. 认识自我与外界评价的差异 2. 庄子与惠子对话的启示 3. 从评价中解脱，找回内心的平和"
    },
    {
      "chapter": "2. 关于得失的故事",
      "subchapter": "1. 得失之间的辩证关系 2. 庄子丧妻的从容态度 3. 从得失观照人生，学会释然"
    },
    {
      "chapter": "3. 关于困境的故事",
      "subchapter": "1. 面对困境的心态调整 2. 庄子与监河侯的对话寓意 3. 突破困境，实现自我成长"
    },
    {
      "chapter": "4. 关于选择的故事",
      "subchapter": "1. 选择与命运的关系 2. 庄子拒绝做官的智慧 3. 做出明智选择，活出精彩人生"
    },
    {
      "chapter": "5. 关于心态的故事",
      "subchapter": "1. 心态决定人生高度 2. 庄子与蝴蝶的故事启示 3. 调整心态，战胜精神内耗"
    }
  ]
}

除了上面讲到的使用代码节点进行json解析，支持一切代码能够实现的流程。比如数学计算、拼接数据等。

数学计算

当工作流中需要进行一些复杂的数学计算时，也可以使用代码节点。例如，计算一个复杂的数学公式，或者对数据进行一些统计分析。下面是一个简单的例子，它计算了一个数组的平方差：

def main(x: list) -> float:
    return {
        # 注意在输出变量中声明result
        'result' : sum([(i - sum(x) / len(x)) ** 2 for i in x]) / len(x)
    }

拼接数据

有时，也许您需要拼接多个数据源，如多个知识检索、数据搜索、API调用等，代码节点可以帮助您将这些数据源整合在一起。下面是一个简单的例子，它将两个知识库的数据合并在一起：

def main(knowledge1: list, knowledge2: list) -> list:
    return {
        # 注意在输出变量中声明result
        'result': knowledge1 + knowledge2
    }

除了Python3内置的json库之外，Dify还提供了3个高级的依赖库：

如果你需要使用的除以上高级依赖库外的其他库，你可以使用HTTP请求节点，在自己的服务端代码中随意使用第三方库。

演示

我们将在下一篇Dify工作流 - 长篇文章生成下篇中继续介绍迭代节点，循环迭代每一个章节，使用LLM形成最后完整的文章。😎

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