Dify工作流实战
前言：实现通过dify工作流创建优惠券，后续可以根据自己公司的业务，创建对应的工作流，实现不同的业务场景
一、工作流需要实现的流程
- 用户传入需求
- 大模型理解需求，生成创建优惠券的接口数据
- 调用创建接口，成功创建优惠券
二、Dify工作流设计
1、开始
2、获取当前时间
- 大模型在没有联网的时候，基本不能拿到当前时间，所有我们需要通过工具去拿当前时间
- 在格式里面，我们可以设置时间格式%Y-%m-%d %H:%M:%S，时区选择上海（按需）
3、获取时间戳
获取时间戳的输入就是获取当前时间的输出，可以在输入框输入/，就可以拿到想要的输入变量
4、LLM-生成测试用例
添加需要用到的大模型，我这边用的是 Doubao-1.5-visi on-pro-32k，在系统提示词里面输入提示词，提示词里面包含一下结构
# 角色：接口测试专家---------------这个目的是让大模型认识到你是以什么角度去执行任务
## 背景：用户提出需求，根据用户的需求生成具体的json数据-------------------------------交待一下这个工作流具体要做什么
## json格式要求：直接把创建优惠券的接口入参放进来，每个参数给写数据，数据后面写你对这个参数的具体要求，比如，金额，用户没给具体金额，默认值就是100-----------交待对数据格式的要求，其他要求也可以写在里面
## 技能：理解用户需求，熟悉json格式，熟悉http协议-------要求大模型在执行的过程中需要具备的能力
## 工作流：分析用户需求，确定要构造几张优惠券；参考json格式要求，输出一样的格式，将所有的json对象都放在一个数组里面，哪怕是一张优惠券也要放在一个数组里面，获取当前时间---说明一下整个执行过程，还有要求
## 限制：用户没给具体需要的值，就用默认值，开始时间需要结束时间，门槛金额要大于优惠券金额，直接给json，需要对给出的数据做结束
## 示例：---用户需求：帮我构造1张面额为500的优惠券，输出json：[{"title":"优惠券测试123","coupon_price":500,"coupon_threshold_price":600,"start_time":"2025-04-07 00:00:00","end_time":"2025-04-14 00:00:00","create_num":100,"limit_num":1,"type":"FREE_GET"}]---
提示词可以在执行的过程中不断的调整，越写越熟练
设置温度和最大生成长度，温度相当于每次生成内容的随机性，我一般设置成0.7，输出长度直接拉到最大
5、测试一下LLM出来的效果
6、代码--处理时间戳
背景：因为s开始时间和结束时间的传参都是时间戳，如果在工作流中要求大模型构造数据的时候用时间戳，很难构造出来，出来的数据总是有问题，所有我们可以直接让大模型构正常的时间，然后通过代码转换，不会代码的同学也没事，给你们一个提示词模板，可以通过提示词让ai生成代码，把生成的代码放到工作流中，可以进行测试一下
# 背景
编写一个python函数，可以把入参中的日期改成时间戳# 需求
入参中的start_time和end_time，需要把这两个参数转换成对应的时间戳#函数入参
##入参
贴一下自己的入参#函数返回
是一个字典，包含了替换时间戳后的入参#限制
1、函数名称为main
2、函数入参均为字符格式，根据用户的需求，包含一个或者多个入参
3、函数返回结果为一个字典，根据用户需求返回对应数据
4、所有代码封装到main函数即可，不需要拆分
7、调用创建优惠券接口，需要用到token，可以先用http请求先调用http请求，获取token，再进行调用创建优惠券接口
8、代码，获取access_toke
9、迭代
用户可能需要创建多张优惠券，那就需要循环调用创建优惠券的接口。
迭代的入参需要是一个数组
迭代本质上就是一个for循环
因为入参是一个数组，数值里面有很多json，我们需要拿到这一个个json，可以通过一个迭代的内置变量去拿到，items
迭代里面要加一http请求去创建优惠券，整个http请求的参数是键值对，大模型给我们的数据是一个包含很多个json的数值，我们要拿到单个数值
，然后将单个数组里面的参数都拿出来，再返回出去，给到http请求来用，这一步我们可以用代码来实现,代码的入参是/items这个迭代的内置变量，
注意输出变量的数据类型，看看之前提示词定义的数据
迭代的返回可以设置成http接口的body
def main(arg1: dict) -> dict:return {"title": arg1['title'] ,"coupon_price": arg1['coupon_price'] ,"coupon_threshold_price": arg1['coupon_threshold_price'] ,"start_time": arg1['start_time'] ,"end_time": arg1['end_time'] ,"create_num": arg1['create_num'] ,"limit_num": arg1['limit_num'] ,"type": arg1['type']}10、直接回答
设置成迭代的返回就行，然后进行测试