[AI] 提升Dify工作流性能的技巧：合理安排LLM节点的位置

<think>好的，我需要回答用户关于Dify工作流节点的相关问题。首先，用户提到了几个引用，我需要结合这些引用来组织答案。 根据引用[1]，工作流的基本概念是通过多个节点协作处理复杂任务。所以应该先介绍工作流节点的基本概念，比如文档提取器、参数提取器、LLM节点等。然后，引用[2]提到文档提取器的作用，需要详细说明这个节点的功能。接着引用[3]关于参数提取器的使用，这里可以解释参数提取器如何从用户输入中提取参数。引用[4]中的提示词示例，可以用来展示LLM节点的配置方法。 接下来，用户需要教程或文档的指引。根据引用[1]中的链接，可以推荐官方文档作为主要资源。同时，引用[4]提到了创建流程的步骤，可以分点列出创建步骤，比如添加节点、配置参数等。此外，可能需要提供一些实际应用的例子，比如结合引用[2]中的案例，说明如何将文档处理和LLM结合使用。 用户还可能关心节点的具体使用场景，比如文档提取器用于处理上传的文件，参数提取器用于结构化输入，LLM节点生成回答。需要确保每个节点的功能和使用方法都解释清楚，并参考提供的引用材料。 最后，生成相关问题时要围绕工作流节点的配置、优化、应用场景以及常见问题，确保问题能帮助用户进一步探索Dify的功能。需要检查是否有遗漏的重要节点或功能，确保答案的全面性和准确性。</think>### Dify工作流节点介绍与教程 Dify工作流通过多节点协作处理复杂任务，以下是核心节点类型及使用说明： #### 1. **文档提取器节点** - **功能**：解析用户上传的文档（如PDF、Word）或图片，提取文本内容供后续节点使用[^2]。 - **使用场景**：需结合LLM处理文件内容时，例如合同解析、报告摘要等。 - **配置示例**： ``` 输入：用户上传的文档 输出：纯文本格式的内容 ``` #### 2. **参数提取器节点** - **功能**：从用户输入中提取结构化参数（如日期、关键词），用于动态控制流程分支[^3]。 - **示例**： ``` 用户输入：“查询2023年5月的销售额” 提取参数：{ "month": "2023-05", "type": "销售额" } ``` #### 3. **LLM节点** - **功能**：调用大语言模型生成回答，支持通过上下文注入动态内容[^4]。 - **配置要点**： - 在提示词中引用其他节点的输出（如`{{文档内容}}`）。 - 限制回答范围，避免无关信息（如“若不确定需澄清”）。 #### 4. **条件分支节点** - **功能**：根据参数判断流程走向（如用户权限校验、输入类型分类）。 #### 教程指引 1. **基础流程搭建**： - 添加文档提取器 → 连接参数提取器 → 配置LLM生成回答。 2. **官方文档参考**： - 节点详解：[Dify工作流节点文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow/node)[^1] - 案例演示：[创建上传文档的应用教程](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow)[^2] #### 最佳实践 - **结合上下文**：将文档提取内容注入LLM提示词，例如： ``` <context>{{文档内容}}</context> ``` 要求LLM仅基于此上下文回答[^4]。