Flujo de trabajo DSL compartido para la operación integral de Xiaohongshu con Dify
hugo
02 Dec 2024
El artículo anterior “Construyendo un flujo de trabajo integral para la operación de Xiaohongshu basado en Dify y modelos de lenguaje grandes” recibió bastante atención, así que ahora comparto el flujo de trabajo DSL mencionado en el artículo, así como algunas consideraciones de uso.
Primero, muchos lectores aún no están muy familiarizados con el flujo de trabajo de Dify, así que aquí cito la descripción oficial del flujo de trabajo de Dify:
El flujo de trabajo reduce la complejidad del sistema al descomponer tareas complejas en pasos más pequeños (nodos), disminuyendo la dependencia de la tecnología de palabras clave y la capacidad de inferencia del modelo, mejorando el rendimiento de las aplicaciones LLM orientadas a tareas complejas, y aumentando la interpretabilidad, estabilidad y tolerancia a fallos del sistema.
Los flujos de trabajo de Dify se dividen en dos tipos:
Chatflow: orientado a situaciones de conversación, incluyendo servicio al cliente, búsqueda semántica y otras aplicaciones conversacionales que requieren lógica de múltiples pasos al construir respuestas.
Workflow: orientado a situaciones de automatización y procesamiento por lotes, adecuado para traducción de alta calidad, análisis de datos, generación de contenido, automatización de correos electrónicos, entre otras aplicaciones.
Fuente de la cita: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow
El artículo “Construyendo un flujo de trabajo integral para la operación de Xiaohongshu basado en Dify y modelos de lenguaje grandes” utiliza el tipo de flujo de trabajo.
Preparativos
- Regístrate en https://dify.ai/.
- Regístrate en https://openai.com/ y obtén la clave API de OpenAI.
- Regístrate en https://www.imgrender.net/ y obtén la clave API.
El registro en https://dify.ai/ es bastante sencillo, así que no entraré en detalles aquí.
Dado que OpenAI tiene bloqueos en la China continental y Hong Kong, obtener la clave API de OpenAI en China no es fácil. Puedes elegir modelos de lenguaje grandes proporcionados por empresas nacionales como Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Moonshot AI, etc., en la configuración del proveedor de modelos de Dify.
Consulta las instrucciones en el sitio web del modelo de lenguaje correspondiente para obtener la clave API correspondiente, y luego regresa a la configuración del proveedor de modelos de Dify para ingresar la clave API correspondiente. A partir de ahí, podrás reemplazar el modelo ChatGPT en el nodo LLM del flujo de trabajo.
Tomando como ejemplo Moonshot AI, después de hacer clic en el botón de configuración, puedes llegar al sitio web de Moonshot AI a través de las instrucciones de guía, registrarte y crear tu propia clave API, que debes ingresar en la página de configuración de Dify.
Regístrate en https://www.imgrender.net/, entra en el panel de control desde la barra de navegación, y después de crear una aplicación, podrás obtener la clave API. Cada cuenta tiene un límite de 1000 solicitudes gratuitas por mes.
Cómo usar el flujo de trabajo integral de Xiaohongshu
En la página https://cloud.dify.ai/apps, haz clic en importar el archivo DSL, selecciona URL, e ingresa https://raw.githubusercontent.com/beansmile/dify-workflow/main/DSL/小红书运营一条龙.yml.
Después de importar con éxito, si no tienes la clave API de OpenAI, puedes elegir tu nuevo modelo para todos los nodos LLM según las instrucciones anteriores para agregar un nuevo modelo. Por ejemplo, el lado oscuro de la luna en la captura de pantalla.
Luego, encuentra el nodo ImgRender, haz clic en autenticar API-Key, y reemplaza tu propia clave API de ImgRender en el cuadro de entrada.
Después de guardar, puedes hacer clic en ejecutar en la esquina superior derecha para realizar pruebas. Si las pruebas son exitosas, podrás publicarlo para que lo usen los usuarios públicos.