I+工作流的優勢

我們在用ChatGPT的過程中，如果想讓他完成一個復雜的任務，就會對使用者的要求特別的高：

• 第一要求使用者必須會寫系統性復雜的Prompt，還要對大模型的邊界能力有一個清晰的認知。

• 第二，即便是滿足了第一個條件，ChatGPT的結果也可能是不穩定的，這個就對小白用戶特別的不友好，沒有辦法完全發揮出ChatGPT的能力。

那么有沒有辦法可以讓小白用戶也可以輕松的設計出能夠完成復雜任務的AI助理。今天作者就來分享一下如何利用大語言模型加工作流的方式，讓新手也能輕輕松的打造出各種高級的AI助理。

大模型+工作流的好處，主要有兩點：

• 第一是可以降低任務門檻，因為工作流可以把一個復雜的任務分解成一個的小任務，降低了每一個單一任務的一個復雜度。這樣的話就可以減少我們對提示詞以及大模型推理能力的依賴，還能提升大模型處理復雜任務的性能和它的容錯能力。
• 第二是可以有效提升任務效率。當我們把一個工作流設計完成以后，那么再處理類似的任務的時候就會非常的方便。不需要我們再重復一輪一輪地對話，也不需要一輪一輪的糾正。你只要把完成任務所需要的一些必要元素丟給這個工作流，那么它就會直接輸出結果，它的效率以及它的穩定性都會大大的提升。

這種方式現在正在被越來越多的業內人士以及做AI的項目方認可，是當下AI能真正落地比較可行的一個應用方案。像作者之前介紹過字節的Coze也在跟進這種方式（感興趣的朋友可以去看一下：免費使用 GPT-4 Turbo，GPTs，DALLE 3 的超級工具| 字節Coze深度教學），還有比如FastGPT、Zapier，也都在往這個方向進化。

Dify工作流介紹

開始之前我們先簡單了解一下Dify這個平臺，它是一個包含知識庫的開源的大語言模型應用開發平臺。在Dify上我們可以上傳自己的知識庫，并且還可以接入各種大語言模型來進行開發，完成一些相應的任務。基本跟Coze的功能差不多，大家看過作者關于Coze的那篇文章，應該上手很容易，作者后邊也會出一期Dify的完整教學。

我們可以看到在Dify這個工作室板塊，進入工作室后是所有我們創建好的應用（包含工具和工作流），點擊創建空白應用，然后點擊工作流，就可以創建一個工作流了。當然在創建的過程當中，還可以選擇聊天助手，Agent等其他的應用，這個的話就是我們今天要講的一個重點內容，我們今天主要講工作流。然后我們填好工作流的名稱，這里作者的名稱是：小紅書批量撰寫工作流，接下來作者會帶著大家一起完成這個工作流

小紅書批量文案創作工作流展示

我們先看一下這個工作流最終的樣子，在整個流程中，作者調用了各種各樣平臺的工具，然后還調用了ChatGPT大語言模型。然后工作流可以幫我們完成任務是：可以根據給的主題，或者給新聞鏈接，來自動幫我們批量的去生成小紅書的爆款文案以及爆款標題。生成之后，它還會自動把對應的文案內容保存到作者的筆記工具中。

我們看一下它的運行效果，當把工作流搭建完成以后，點擊右上角的運行。首先他會要求我去輸入這個四個必要參數，這四個必要參數是自己定義的，

1. 輸入來源，來源可以給他一個主題，或者可以給他一個新聞的鏈接，作為內容的來源。
2. 然后是要創作的小紅書文案風格。
3. 第三是要求工作流幫我們撰寫幾個爆款標題。
4. 第四是爆款文案的長度。填寫完以后它就可以幫我們把標題以及文案給我撰寫出來，并且保存到Notion中去。

點擊運行，可以看到會依次按照工作流的流程，把每個節點對應的任務先完成，然后最后給我們輸出結果。最后生成的結果，標題和文案內容，都是符合小紅書的一個風格，帶有一些印刷表情的。

上邊這個案例我們是輸入了一個主題，來要求他幫我們創作小紅書爆款文案。接下來我們找一個新聞鏈接，同樣把它粘貼到來源的位置，再次運行，它會自動化去運行這個流程，去獲取新聞里面的內容，最終生成符合我們要求格式的內容。

當我們把這樣的工作流搭建完成以后，它不僅可以像上邊我們演示的一樣樣完成 一次任務，是可以重復使用的，未來再有類似的需求，我們就不再需要重新寫提示詞去調試了。另外還可以根據主題或者根據鏈接批量完成任務。

我們就可以上傳一個excel表格，這個excel表格就是對應的上文中提到我們定義的幾個參數。比如說內容來源、風格、標題數量以及內容長度。我們只要把表格導入進去，那么它就可以批量來幫我們完成這些任務。

另外當我們把這個工作流都搭建完成以后，可以一鍵導出配置文件。配置文件可以分享。分享后的鏈接也可以再導入Dify，這樣，搭建的這個工作流程就可以一鍵復制過來給別人使用。

工作流搭建過程

相信通過上邊的演示，大家都感受到了工作流的強大，接下來我們來演示一下工作流的具體搭建過程，以及過程中有哪些工具可以使用，每個工具分別能起到什么樣的作用。

• 開始按鈕：點擊初始化后的開始按鈕，右邊會出現一個功能框，在這里，我們可以通過添加按鈕自定義添加一些字段。作者這里添加了四個字段，來源、風格、標題數量以及內容長度，這是我們創作小紅書文案比較有用的幾個參數。

• 問題分類器：第二個步驟，是一個問題分類的節點，它的作用是判斷上一步的來源的字段，是屬于UIL鏈接還是屬于主題/關鍵詞。首先我們要把上個步驟產生數據（來源）傳入到輸入變量里。然后模型可以選擇GPT-3.5。問題分類，我們讓它判斷是URL鏈接還是主題/關鍵詞。不同類型的來源，走不同的處理過程。

• 自定義工具：如果判斷到是URL鏈接，就會自動流轉到工具節點，這是自建的一個工具，專門用來獲取URL鏈接，大家可以通過工具菜單創建。

• 內容大綱生成器：如果判斷是主題就進入第二個節點-LLM 3節點，這個節點是用來生成內容大綱，這里的作者還是選擇的GPT-3.5的模型，上下文這個輸入選項，如果引用了知識庫，上下文可以填一下，如果沒有使用用知識庫，上下文可以不需要填寫。然后在任務需求里面，我們需要填寫兩欄。系統提示詞和角色提示詞。（這個節點也是作者比較喜歡Dify這個平臺的原因之一，現在其他工作流平臺的，如果我們選擇大模型節點，只有一個輸入框，只能發送一個Prompt，沒有角色定義。Dify有多個輸入框，我們可以自定義系統提示詞，還可以填寫用戶角色提示詞，還可以填寫助理提示詞。對于一些復雜的提示詞來說，這個功能就比較實用，而且這也是OpenAI的Api本身提供的功能。）

system

你是一個小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的主題撰寫小紅書文案，內容字數要求是100個字左右。

user

主題如下：

開始/{x}content

• 變量賦值：在內容處理的兩個節點完成后，還需要一個變量賦值的節點。為什么要創建變量賦值節點？是因為我們前邊把工作流程一分為二，但是在后面的工作流當中，只有一個工作流程。所以就需要創建了一個變量賦值的節點，把前邊兩個流程所得到的結果變成一個參數。后面的工作流程當中，就可以統一利用一個參數，這樣的話就不用去走兩條線。在Dify的自動化工作流編排中，目前是不支持并行的。選擇好變量賦值節點后，填寫變量類型和變量值，變量值對應上個步驟的兩個節點的輸出值，那么最終的效果是不管前邊走那個流程，都會變成一個統一的變量，供后面的流程去調用。

• 標題創建：接下來，我們繼續創建一個LLM的節點，這個節點的主要是根據前面節點的輸出，來創建小紅書的爆款標題。同樣的這個模型，作者還是用的GPT-3.5，我們依次填入系統提示詞和角色提示詞，這兩個提示詞分別是：

SYSTEM：

你是一名小紅書爆款寫作專家，撰寫

個爆款標題（含適當的emjo）表情。

一、在小紅書標題方面，你會以下的技能

1、采用二級標題法進行創作。

2、你 善于使用標題吸引人的特點

3、你使用爆款關鍵詞，寫 標題 時，從這個列表中隨機選 1-2 個

4、你了解小紅書平臺的標題特性

5、你 懂得創作的規則

二、 結合 我 給 你 輸入 的 信息， 以及 你 掌握 的 標題 技巧， 撰寫 標題； 輸出 格式：

1、 標題 一；

USER：

這是內容：

開始/{x}output

• 撰寫文案：接下來的節點我們要開始撰寫小紅書的文案，依然選擇LLM類型的節點。這里我們選用GPT-4。同樣是定義好系統提示詞和角色提示詞。這里說明一下，為什么作者會把這題和文案分開去寫，有兩個好處，在工作的當中，我們不需要一次性完成所有的任務。把任務拆的越細，AI的完成度也會越高。第二個好處就是在后面的流程中，作者要分別調用標題和文案內容，所以需要把它進行拆分，后面調用起來就會更加的靈活。那么到這一步，小紅書的標題以及文案都已經是創建完成了。后面幾個環節只是起到作為輸出結果的優化的一些作用。

SYSTEM

你是小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的內容，撰寫小紅書爆款文案（每一個段落含有適當的emoji表情，文末有合適的tag標簽）

一、在小紅書文案方面，你會以下技能：

1、寫作風格

2、寫作開篇方法

3、文本結構

4、互動引導方法

5、一些小技巧

6、爆炸詞

7、從你生成的稿子中，抽取3-6個seo關鍵詞，生成#標簽并放在文章最后

8、文章的每句話都盡量口語化、簡短

9、在每段話的開頭使用表情符號，在每段話的結束使用表情符號，在每段話的中間插入表情符號

二、結合我給你輸入的參考標題和內容，以及你掌握的文案技巧，按照{x}style的文案風格，撰寫小紅書文案（文案長度:{X}length個字左右）；

USER

參考標題：

{x}text

內容：

{x}output

• 文案格式化：接來作者用了一個代碼執行的節點，我們可以通過這個節點自己去寫一些簡單的代碼。像Python的或者JavaScript的代碼，都是通過這個類型的節點完成的，而且代碼也不用自己寫，只要把要求告訴GPT，GPT會幫我們生成好。這里作者是為了把最終生成的結果上傳到自己的Notion筆記中，所以需要處理一些格式問題

• 上傳文案：接下來作者要把上邊節點生成的文案和標題上傳到自己的Notion筆記中去，所以新建了一個HTTP類型的節點。給它發送請求，發送內容，這個節點就會自動把內容獲取過來，然后同步到我們想要的終端當中去。我們還是依次設置好參數，這里需要填入上傳的鏈接，然后就是組裝Body體。

• 模板轉換：最后作者添加了一個模板轉換的節點，這個節點的作用是把前面生成的小紅書的標題和文案合并在一起，然后進行結果輸出。現在整個工作流就搭建完成了。

接下來我們測試一下，點擊運行，輸入開始的四個參數，然后就會看到工作流在一個節點一個節點執行，我們可以看到哪個邊框亮就代表走到哪了一步。執行完以后我們就可以在右邊的結果欄里看到執行的結果。另外我們可以點擊詳情看執行的耗時情況，再有就是可以追蹤到每一個節點的執行情況。

整個流程都設計完成之后，我們就可以點擊右上角的發布或者更新。更新完成之后，我們除了在Dify這個平臺直接使用外，還可以通過API在外部去調用這個流程。

這里我們再來演示一下批量運行，點擊批量運行，它會給我們提供一個表格模板，點擊下載模板。這個模板的參數字段，也是根據第一個節點里面對應的這幾個參數。下載好表格以后，把對應的幾個參數添加進去。

當任務運行完成以后，可以單個復制，還可以點擊右上角的下載按鈕，可以把完成的任務列表直接進行輸出。

寫在最后

AI作為未來十年的生產力工具，我們要真正的把AI轉換成生產力，而不僅僅是看一個熱鬧。作者已經分享過很多AI的干活技術，并且未來也會不停地分享更多的AI技術，感興趣的朋友可以關注一下。

I+工作流的優勢

我們在用ChatGPT的過程中，如果想讓他完成一個復雜的任務，就會對使用者的要求特別的高：

• 第一要求使用者必須會寫系統性復雜的Prompt，還要對大模型的邊界能力有一個清晰的認知。

• 第二，即便是滿足了第一個條件，ChatGPT的結果也可能是不穩定的，這個就對小白用戶特別的不友好，沒有辦法完全發揮出ChatGPT的能力。

那么有沒有辦法可以讓小白用戶也可以輕松的設計出能夠完成復雜任務的AI助理。今天作者就來分享一下如何利用大語言模型加工作流的方式，讓新手也能輕輕松的打造出各種高級的AI助理。

大模型+工作流的好處，主要有兩點：

• 第一是可以降低任務門檻，因為工作流可以把一個復雜的任務分解成一個的小任務，降低了每一個單一任務的一個復雜度。這樣的話就可以減少我們對提示詞以及大模型推理能力的依賴，還能提升大模型處理復雜任務的性能和它的容錯能力。
• 第二是可以有效提升任務效率。當我們把一個工作流設計完成以后，那么再處理類似的任務的時候就會非常的方便。不需要我們再重復一輪一輪地對話，也不需要一輪一輪的糾正。你只要把完成任務所需要的一些必要元素丟給這個工作流，那么它就會直接輸出結果，它的效率以及它的穩定性都會大大的提升。

這種方式現在正在被越來越多的業內人士以及做AI的項目方認可，是當下AI能真正落地比較可行的一個應用方案。像作者之前介紹過字節的Coze也在跟進這種方式（感興趣的朋友可以去看一下：免費使用 GPT-4 Turbo，GPTs，DALLE 3 的超級工具| 字節Coze深度教學），還有比如FastGPT、Zapier，也都在往這個方向進化。

Dify工作流介紹

開始之前我們先簡單了解一下Dify這個平臺，它是一個包含知識庫的開源的大語言模型應用開發平臺。在Dify上我們可以上傳自己的知識庫，并且還可以接入各種大語言模型來進行開發，完成一些相應的任務。基本跟Coze的功能差不多，大家看過作者關于Coze的那篇文章，應該上手很容易，作者后邊也會出一期Dify的完整教學。

我們可以看到在Dify這個工作室板塊，進入工作室后是所有我們創建好的應用（包含工具和工作流），點擊創建空白應用，然后點擊工作流，就可以創建一個工作流了。當然在創建的過程當中，還可以選擇聊天助手，Agent等其他的應用，這個的話就是我們今天要講的一個重點內容，我們今天主要講工作流。然后我們填好工作流的名稱，這里作者的名稱是：小紅書批量撰寫工作流，接下來作者會帶著大家一起完成這個工作流

小紅書批量文案創作工作流展示

我們先看一下這個工作流最終的樣子，在整個流程中，作者調用了各種各樣平臺的工具，然后還調用了ChatGPT大語言模型。然后工作流可以幫我們完成任務是：可以根據給的主題，或者給新聞鏈接，來自動幫我們批量的去生成小紅書的爆款文案以及爆款標題。生成之后，它還會自動把對應的文案內容保存到作者的筆記工具中。

我們看一下它的運行效果，當把工作流搭建完成以后，點擊右上角的運行。首先他會要求我去輸入這個四個必要參數，這四個必要參數是自己定義的，

1. 輸入來源，來源可以給他一個主題，或者可以給他一個新聞的鏈接，作為內容的來源。
2. 然后是要創作的小紅書文案風格。
3. 第三是要求工作流幫我們撰寫幾個爆款標題。
4. 第四是爆款文案的長度。填寫完以后它就可以幫我們把標題以及文案給我撰寫出來，并且保存到Notion中去。

點擊運行，可以看到會依次按照工作流的流程，把每個節點對應的任務先完成，然后最后給我們輸出結果。最后生成的結果，標題和文案內容，都是符合小紅書的一個風格，帶有一些印刷表情的。

上邊這個案例我們是輸入了一個主題，來要求他幫我們創作小紅書爆款文案。接下來我們找一個新聞鏈接，同樣把它粘貼到來源的位置，再次運行，它會自動化去運行這個流程，去獲取新聞里面的內容，最終生成符合我們要求格式的內容。

當我們把這樣的工作流搭建完成以后，它不僅可以像上邊我們演示的一樣樣完成 一次任務，是可以重復使用的，未來再有類似的需求，我們就不再需要重新寫提示詞去調試了。另外還可以根據主題或者根據鏈接批量完成任務。

我們就可以上傳一個excel表格，這個excel表格就是對應的上文中提到我們定義的幾個參數。比如說內容來源、風格、標題數量以及內容長度。我們只要把表格導入進去，那么它就可以批量來幫我們完成這些任務。

另外當我們把這個工作流都搭建完成以后，可以一鍵導出配置文件。配置文件可以分享。分享后的鏈接也可以再導入Dify，這樣，搭建的這個工作流程就可以一鍵復制過來給別人使用。

工作流搭建過程

相信通過上邊的演示，大家都感受到了工作流的強大，接下來我們來演示一下工作流的具體搭建過程，以及過程中有哪些工具可以使用，每個工具分別能起到什么樣的作用。

• 開始按鈕：點擊初始化后的開始按鈕，右邊會出現一個功能框，在這里，我們可以通過添加按鈕自定義添加一些字段。作者這里添加了四個字段，來源、風格、標題數量以及內容長度，這是我們創作小紅書文案比較有用的幾個參數。

• 問題分類器：第二個步驟，是一個問題分類的節點，它的作用是判斷上一步的來源的字段，是屬于UIL鏈接還是屬于主題/關鍵詞。首先我們要把上個步驟產生數據（來源）傳入到輸入變量里。然后模型可以選擇GPT-3.5。問題分類，我們讓它判斷是URL鏈接還是主題/關鍵詞。不同類型的來源，走不同的處理過程。

• 自定義工具：如果判斷到是URL鏈接，就會自動流轉到工具節點，這是自建的一個工具，專門用來獲取URL鏈接，大家可以通過工具菜單創建。

• 內容大綱生成器：如果判斷是主題就進入第二個節點-LLM 3節點，這個節點是用來生成內容大綱，這里的作者還是選擇的GPT-3.5的模型，上下文這個輸入選項，如果引用了知識庫，上下文可以填一下，如果沒有使用用知識庫，上下文可以不需要填寫。然后在任務需求里面，我們需要填寫兩欄。系統提示詞和角色提示詞。（這個節點也是作者比較喜歡Dify這個平臺的原因之一，現在其他工作流平臺的，如果我們選擇大模型節點，只有一個輸入框，只能發送一個Prompt，沒有角色定義。Dify有多個輸入框，我們可以自定義系統提示詞，還可以填寫用戶角色提示詞，還可以填寫助理提示詞。對于一些復雜的提示詞來說，這個功能就比較實用，而且這也是OpenAI的Api本身提供的功能。）

system

你是一個小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的主題撰寫小紅書文案，內容字數要求是100個字左右。

user

主題如下：

開始/{x}content

• 變量賦值：在內容處理的兩個節點完成后，還需要一個變量賦值的節點。為什么要創建變量賦值節點？是因為我們前邊把工作流程一分為二，但是在后面的工作流當中，只有一個工作流程。所以就需要創建了一個變量賦值的節點，把前邊兩個流程所得到的結果變成一個參數。后面的工作流程當中，就可以統一利用一個參數，這樣的話就不用去走兩條線。在Dify的自動化工作流編排中，目前是不支持并行的。選擇好變量賦值節點后，填寫變量類型和變量值，變量值對應上個步驟的兩個節點的輸出值，那么最終的效果是不管前邊走那個流程，都會變成一個統一的變量，供后面的流程去調用。

• 標題創建：接下來，我們繼續創建一個LLM的節點，這個節點的主要是根據前面節點的輸出，來創建小紅書的爆款標題。同樣的這個模型，作者還是用的GPT-3.5，我們依次填入系統提示詞和角色提示詞，這兩個提示詞分別是：

SYSTEM：

你是一名小紅書爆款寫作專家，撰寫

個爆款標題（含適當的emjo）表情。

一、在小紅書標題方面，你會以下的技能

1、采用二級標題法進行創作。

2、你 善于使用標題吸引人的特點

3、你使用爆款關鍵詞，寫 標題 時，從這個列表中隨機選 1-2 個

4、你了解小紅書平臺的標題特性

5、你 懂得創作的規則

二、 結合 我 給 你 輸入 的 信息， 以及 你 掌握 的 標題 技巧， 撰寫 標題； 輸出 格式：

1、 標題 一；

USER：

這是內容：

開始/{x}output

• 撰寫文案：接下來的節點我們要開始撰寫小紅書的文案，依然選擇LLM類型的節點。這里我們選用GPT-4。同樣是定義好系統提示詞和角色提示詞。這里說明一下，為什么作者會把這題和文案分開去寫，有兩個好處，在工作的當中，我們不需要一次性完成所有的任務。把任務拆的越細，AI的完成度也會越高。第二個好處就是在后面的流程中，作者要分別調用標題和文案內容，所以需要把它進行拆分，后面調用起來就會更加的靈活。那么到這一步，小紅書的標題以及文案都已經是創建完成了。后面幾個環節只是起到作為輸出結果的優化的一些作用。

SYSTEM

你是小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的內容，撰寫小紅書爆款文案（每一個段落含有適當的emoji表情，文末有合適的tag標簽）

一、在小紅書文案方面，你會以下技能：

1、寫作風格

2、寫作開篇方法

3、文本結構

4、互動引導方法

5、一些小技巧

6、爆炸詞

7、從你生成的稿子中，抽取3-6個seo關鍵詞，生成#標簽并放在文章最后

8、文章的每句話都盡量口語化、簡短

9、在每段話的開頭使用表情符號，在每段話的結束使用表情符號，在每段話的中間插入表情符號

二、結合我給你輸入的參考標題和內容，以及你掌握的文案技巧，按照{x}style的文案風格，撰寫小紅書文案（文案長度:{X}length個字左右）；

USER

參考標題：

{x}text

內容：

{x}output

• 文案格式化：接來作者用了一個代碼執行的節點，我們可以通過這個節點自己去寫一些簡單的代碼。像Python的或者JavaScript的代碼，都是通過這個類型的節點完成的，而且代碼也不用自己寫，只要把要求告訴GPT，GPT會幫我們生成好。這里作者是為了把最終生成的結果上傳到自己的Notion筆記中，所以需要處理一些格式問題

• 上傳文案：接下來作者要把上邊節點生成的文案和標題上傳到自己的Notion筆記中去，所以新建了一個HTTP類型的節點。給它發送請求，發送內容，這個節點就會自動把內容獲取過來，然后同步到我們想要的終端當中去。我們還是依次設置好參數，這里需要填入上傳的鏈接，然后就是組裝Body體。

• 模板轉換：最后作者添加了一個模板轉換的節點，這個節點的作用是把前面生成的小紅書的標題和文案合并在一起，然后進行結果輸出。現在整個工作流就搭建完成了。

接下來我們測試一下，點擊運行，輸入開始的四個參數，然后就會看到工作流在一個節點一個節點執行，我們可以看到哪個邊框亮就代表走到哪了一步。執行完以后我們就可以在右邊的結果欄里看到執行的結果。另外我們可以點擊詳情看執行的耗時情況，再有就是可以追蹤到每一個節點的執行情況。

整個流程都設計完成之后，我們就可以點擊右上角的發布或者更新。更新完成之后，我們除了在Dify這個平臺直接使用外，還可以通過API在外部去調用這個流程。

這里我們再來演示一下批量運行，點擊批量運行，它會給我們提供一個表格模板，點擊下載模板。這個模板的參數字段，也是根據第一個節點里面對應的這幾個參數。下載好表格以后，把對應的幾個參數添加進去。

當任務運行完成以后，可以單個復制，還可以點擊右上角的下載按鈕，可以把完成的任務列表直接進行輸出。

寫在最后

AI作為未來十年的生產力工具，我們要真正的把AI轉換成生產力，而不僅僅是看一個熱鬧。作者已經分享過很多AI的干活技術，并且未來也會不停地分享更多的AI技術，感興趣的朋友可以關注一下。

I+工作流的優勢

我們在用ChatGPT的過程中，如果想讓他完成一個復雜的任務，就會對使用者的要求特別的高：

• 第一要求使用者必須會寫系統性復雜的Prompt，還要對大模型的邊界能力有一個清晰的認知。

• 第二，即便是滿足了第一個條件，ChatGPT的結果也可能是不穩定的，這個就對小白用戶特別的不友好，沒有辦法完全發揮出ChatGPT的能力。

那么有沒有辦法可以讓小白用戶也可以輕松的設計出能夠完成復雜任務的AI助理。今天作者就來分享一下如何利用大語言模型加工作流的方式，讓新手也能輕輕松的打造出各種高級的AI助理。

大模型+工作流的好處，主要有兩點：

• 第一是可以降低任務門檻，因為工作流可以把一個復雜的任務分解成一個的小任務，降低了每一個單一任務的一個復雜度。這樣的話就可以減少我們對提示詞以及大模型推理能力的依賴，還能提升大模型處理復雜任務的性能和它的容錯能力。
• 第二是可以有效提升任務效率。當我們把一個工作流設計完成以后，那么再處理類似的任務的時候就會非常的方便。不需要我們再重復一輪一輪地對話，也不需要一輪一輪的糾正。你只要把完成任務所需要的一些必要元素丟給這個工作流，那么它就會直接輸出結果，它的效率以及它的穩定性都會大大的提升。

這種方式現在正在被越來越多的業內人士以及做AI的項目方認可，是當下AI能真正落地比較可行的一個應用方案。像作者之前介紹過字節的Coze也在跟進這種方式（感興趣的朋友可以去看一下：免費使用 GPT-4 Turbo，GPTs，DALLE 3 的超級工具| 字節Coze深度教學），還有比如FastGPT、Zapier，也都在往這個方向進化。

Dify工作流介紹

開始之前我們先簡單了解一下Dify這個平臺，它是一個包含知識庫的開源的大語言模型應用開發平臺。在Dify上我們可以上傳自己的知識庫，并且還可以接入各種大語言模型來進行開發，完成一些相應的任務。基本跟Coze的功能差不多，大家看過作者關于Coze的那篇文章，應該上手很容易，作者后邊也會出一期Dify的完整教學。

我們可以看到在Dify這個工作室板塊，進入工作室后是所有我們創建好的應用（包含工具和工作流），點擊創建空白應用，然后點擊工作流，就可以創建一個工作流了。當然在創建的過程當中，還可以選擇聊天助手，Agent等其他的應用，這個的話就是我們今天要講的一個重點內容，我們今天主要講工作流。然后我們填好工作流的名稱，這里作者的名稱是：小紅書批量撰寫工作流，接下來作者會帶著大家一起完成這個工作流

小紅書批量文案創作工作流展示

我們先看一下這個工作流最終的樣子，在整個流程中，作者調用了各種各樣平臺的工具，然后還調用了ChatGPT大語言模型。然后工作流可以幫我們完成任務是：可以根據給的主題，或者給新聞鏈接，來自動幫我們批量的去生成小紅書的爆款文案以及爆款標題。生成之后，它還會自動把對應的文案內容保存到作者的筆記工具中。

我們看一下它的運行效果，當把工作流搭建完成以后，點擊右上角的運行。首先他會要求我去輸入這個四個必要參數，這四個必要參數是自己定義的，

1. 輸入來源，來源可以給他一個主題，或者可以給他一個新聞的鏈接，作為內容的來源。
2. 然后是要創作的小紅書文案風格。
3. 第三是要求工作流幫我們撰寫幾個爆款標題。
4. 第四是爆款文案的長度。填寫完以后它就可以幫我們把標題以及文案給我撰寫出來，并且保存到Notion中去。

點擊運行，可以看到會依次按照工作流的流程，把每個節點對應的任務先完成，然后最后給我們輸出結果。最后生成的結果，標題和文案內容，都是符合小紅書的一個風格，帶有一些印刷表情的。

上邊這個案例我們是輸入了一個主題，來要求他幫我們創作小紅書爆款文案。接下來我們找一個新聞鏈接，同樣把它粘貼到來源的位置，再次運行，它會自動化去運行這個流程，去獲取新聞里面的內容，最終生成符合我們要求格式的內容。

當我們把這樣的工作流搭建完成以后，它不僅可以像上邊我們演示的一樣樣完成 一次任務，是可以重復使用的，未來再有類似的需求，我們就不再需要重新寫提示詞去調試了。另外還可以根據主題或者根據鏈接批量完成任務。

我們就可以上傳一個excel表格，這個excel表格就是對應的上文中提到我們定義的幾個參數。比如說內容來源、風格、標題數量以及內容長度。我們只要把表格導入進去，那么它就可以批量來幫我們完成這些任務。

另外當我們把這個工作流都搭建完成以后，可以一鍵導出配置文件。配置文件可以分享。分享后的鏈接也可以再導入Dify，這樣，搭建的這個工作流程就可以一鍵復制過來給別人使用。

工作流搭建過程

相信通過上邊的演示，大家都感受到了工作流的強大，接下來我們來演示一下工作流的具體搭建過程，以及過程中有哪些工具可以使用，每個工具分別能起到什么樣的作用。

• 開始按鈕：點擊初始化后的開始按鈕，右邊會出現一個功能框，在這里，我們可以通過添加按鈕自定義添加一些字段。作者這里添加了四個字段，來源、風格、標題數量以及內容長度，這是我們創作小紅書文案比較有用的幾個參數。

• 問題分類器：第二個步驟，是一個問題分類的節點，它的作用是判斷上一步的來源的字段，是屬于UIL鏈接還是屬于主題/關鍵詞。首先我們要把上個步驟產生數據（來源）傳入到輸入變量里。然后模型可以選擇GPT-3.5。問題分類，我們讓它判斷是URL鏈接還是主題/關鍵詞。不同類型的來源，走不同的處理過程。

• 自定義工具：如果判斷到是URL鏈接，就會自動流轉到工具節點，這是自建的一個工具，專門用來獲取URL鏈接，大家可以通過工具菜單創建。

• 內容大綱生成器：如果判斷是主題就進入第二個節點-LLM 3節點，這個節點是用來生成內容大綱，這里的作者還是選擇的GPT-3.5的模型，上下文這個輸入選項，如果引用了知識庫，上下文可以填一下，如果沒有使用用知識庫，上下文可以不需要填寫。然后在任務需求里面，我們需要填寫兩欄。系統提示詞和角色提示詞。（這個節點也是作者比較喜歡Dify這個平臺的原因之一，現在其他工作流平臺的，如果我們選擇大模型節點，只有一個輸入框，只能發送一個Prompt，沒有角色定義。Dify有多個輸入框，我們可以自定義系統提示詞，還可以填寫用戶角色提示詞，還可以填寫助理提示詞。對于一些復雜的提示詞來說，這個功能就比較實用，而且這也是OpenAI的Api本身提供的功能。）

system

你是一個小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的主題撰寫小紅書文案，內容字數要求是100個字左右。

user

主題如下：

開始/{x}content

• 變量賦值：在內容處理的兩個節點完成后，還需要一個變量賦值的節點。為什么要創建變量賦值節點？是因為我們前邊把工作流程一分為二，但是在后面的工作流當中，只有一個工作流程。所以就需要創建了一個變量賦值的節點，把前邊兩個流程所得到的結果變成一個參數。后面的工作流程當中，就可以統一利用一個參數，這樣的話就不用去走兩條線。在Dify的自動化工作流編排中，目前是不支持并行的。選擇好變量賦值節點后，填寫變量類型和變量值，變量值對應上個步驟的兩個節點的輸出值，那么最終的效果是不管前邊走那個流程，都會變成一個統一的變量，供后面的流程去調用。

• 標題創建：接下來，我們繼續創建一個LLM的節點，這個節點的主要是根據前面節點的輸出，來創建小紅書的爆款標題。同樣的這個模型，作者還是用的GPT-3.5，我們依次填入系統提示詞和角色提示詞，這兩個提示詞分別是：

SYSTEM：

你是一名小紅書爆款寫作專家，撰寫

個爆款標題（含適當的emjo）表情。

一、在小紅書標題方面，你會以下的技能

1、采用二級標題法進行創作。

2、你 善于使用標題吸引人的特點

3、你使用爆款關鍵詞，寫 標題 時，從這個列表中隨機選 1-2 個

4、你了解小紅書平臺的標題特性

5、你 懂得創作的規則

二、 結合 我 給 你 輸入 的 信息， 以及 你 掌握 的 標題 技巧， 撰寫 標題； 輸出 格式：

1、 標題 一；

USER：

這是內容：

開始/{x}output

• 撰寫文案：接下來的節點我們要開始撰寫小紅書的文案，依然選擇LLM類型的節點。這里我們選用GPT-4。同樣是定義好系統提示詞和角色提示詞。這里說明一下，為什么作者會把這題和文案分開去寫，有兩個好處，在工作的當中，我們不需要一次性完成所有的任務。把任務拆的越細，AI的完成度也會越高。第二個好處就是在后面的流程中，作者要分別調用標題和文案內容，所以需要把它進行拆分，后面調用起來就會更加的靈活。那么到這一步，小紅書的標題以及文案都已經是創建完成了。后面幾個環節只是起到作為輸出結果的優化的一些作用。

SYSTEM

你是小紅書爆款寫作專家，根據用戶給的內容，撰寫小紅書爆款文案（每一個段落含有適當的emoji表情，文末有合適的tag標簽）

一、在小紅書文案方面，你會以下技能：

1、寫作風格

2、寫作開篇方法

3、文本結構

4、互動引導方法

5、一些小技巧

6、爆炸詞

7、從你生成的稿子中，抽取3-6個seo關鍵詞，生成#標簽并放在文章最后

8、文章的每句話都盡量口語化、簡短

9、在每段話的開頭使用表情符號，在每段話的結束使用表情符號，在每段話的中間插入表情符號

二、結合我給你輸入的參考標題和內容，以及你掌握的文案技巧，按照{x}style的文案風格，撰寫小紅書文案（文案長度:{X}length個字左右）；

USER

參考標題：

{x}text

內容：

{x}output

• 文案格式化：接來作者用了一個代碼執行的節點，我們可以通過這個節點自己去寫一些簡單的代碼。像Python的或者JavaScript的代碼，都是通過這個類型的節點完成的，而且代碼也不用自己寫，只要把要求告訴GPT，GPT會幫我們生成好。這里作者是為了把最終生成的結果上傳到自己的Notion筆記中，所以需要處理一些格式問題

• 上傳文案：接下來作者要把上邊節點生成的文案和標題上傳到自己的Notion筆記中去，所以新建了一個HTTP類型的節點。給它發送請求，發送內容，這個節點就會自動把內容獲取過來，然后同步到我們想要的終端當中去。我們還是依次設置好參數，這里需要填入上傳的鏈接，然后就是組裝Body體。

• 模板轉換：最后作者添加了一個模板轉換的節點，這個節點的作用是把前面生成的小紅書的標題和文案合并在一起，然后進行結果輸出。現在整個工作流就搭建完成了。

接下來我們測試一下，點擊運行，輸入開始的四個參數，然后就會看到工作流在一個節點一個節點執行，我們可以看到哪個邊框亮就代表走到哪了一步。執行完以后我們就可以在右邊的結果欄里看到執行的結果。另外我們可以點擊詳情看執行的耗時情況，再有就是可以追蹤到每一個節點的執行情況。

整個流程都設計完成之后，我們就可以點擊右上角的發布或者更新。更新完成之后，我們除了在Dify這個平臺直接使用外，還可以通過API在外部去調用這個流程。

這里我們再來演示一下批量運行，點擊批量運行，它會給我們提供一個表格模板，點擊下載模板。這個模板的參數字段，也是根據第一個節點里面對應的這幾個參數。下載好表格以后，把對應的幾個參數添加進去。

當任務運行完成以后，可以單個復制，還可以點擊右上角的下載按鈕，可以把完成的任務列表直接進行輸出。

寫在最后

AI作為未來十年的生產力工具，我們要真正的把AI轉換成生產力，而不僅僅是看一個熱鬧。作者已經分享過很多AI的干活技術，并且未來也會不停地分享更多的AI技術，感興趣的朋友可以關注一下。