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wzjs 2025/8/2 15:45:19

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一、部署dify

Windows安装Docker部署dify，接入阿里云api-key进行rag测试-CSDN博客

可以参考我的前面文章，创建一个本地dify或者直接dify官网使用一样的（dify官网需要科学上网）

二、Dify案例实战之智能体

2.1 飞书智能客服需求和演示

需求：将用户的对某个商品的评价由大模型判断是正面评价还是负面评价（负面评价又细分物流慢、质量差、其他）然后通过飞书机器人发送到飞书运营群，给运营处理。

演示效果：输入商品ID :1 输入信息：商品很棒

飞书群收到的信息

2.2 获取飞书机器人的url

在飞书群中拉一个飞书机器人，复制webhook地址作为post请求的url

飞书机器人信息发送代码.py

import requests

import json

# 飞书的Webhook地址

WEBHOOK_URL = 'your_webhook_url'

# 要发送的消息内容

data = {

"msg_type": "text",

"content": {

"text": "你好，这是一个测试消息。"

}

}

headers = {

'Content-Type': 'application/json',

'Charset': 'UTF-8'

}

response = requests.post(WEBHOOK_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))

if response.status_code == 200:

print('消息发送成功。')

else:

print('消息发送失败。')

2.3 制作工作流

开始节点【good_id,user_input】

正负向分类节点【开始/user_input】--->class_name

若是正向评价，进入代码执行器【开始/user_input，开始/good_id】目的是生成飞书机器人信息发送代码.py 中的请求体部分信息，后续给到post请求处理。

import json

def main(product_id, review):

message = "恭喜，你的产品收到了来⾃客户的正向反馈，⽤户对产品 {} 的评价是 {}".format(product_id, review)

data = {

"msg_type": "text",

"content": {"text": message}

}

return {

"result": json.dumps(data, ensure_ascii=False)

}

负面评价的话，再走一次情感分类节点，分成三大类后和正面评价评价流程一样，都是得到请求体的部分。

聚合变量节点，因为全部变量都是一样的，聚合在