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title: はじめに
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### 基本的な紹介

ワークフローは、複雑なタスクを小さなステップ（ノード）に分解することでシステムの複雑性を軽減し、提示词工学と模型推理能力への依存を減らし、複雑なタスクに対する大型语言模型(LLM)アプリケーションの性能を向上させます。これにより、システムの解釈可能性、安定性、および耐障害性も向上します。

Difyのワークフローは2つのタイプに分かれています：

* **对话流**: 顧客サービス、语义检索、その他の会話型アプリケーションで、多段階のロジックを必要とする応答構築に設計されています。
* **工作流**: 自動化およびバッチ処理のシナリオに向けられており、高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ生成、メール自動化などに適しています。

![](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/65e9ed3fb88e03f631b3862acc2479e4.png)

自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑性に対処するために，对话流は質問理解ノードを提供します。工作流と比較して、会話履歴（记忆）、注釈付き応答、回答ノードなどのチャットボット機能をサポートします。

自動化およびバッチ処理のシナリオにおける複雑なビジネスロジックを処理するために，工作流はコードノード、IF/ELSEノード、テンプレート変換、反復ノードなど、さまざまなロジックノードを提供します。さらに、タイミングやイベントトリガーアクションの機能を提供し、自動化プロセスの構築を容易にします。

### 共通のユースケース

* カスタマーサービス

LLMをカスタマーサービスシステムに統合することで、一般的な質問への応答を自動化し、サポートチームの負担を軽減できます。LLMは顧客の問い合わせの文脈と意図を理解し、リアルタイムで役立つ正確な回答を生成できます。

* コンテンツ生成

ブログ投稿、製品説明、マーケティング資料を作成する必要がある場合、LLMは高品質なコンテンツを生成するのを支援します。アウトラインやトピックを提供するだけで、LLMはその広範な知识库を活用して、魅力的で情報豊かで構造化されたコンテンツを作成します。

* タスク自動化

LLMはTrello、Slack、Larkなどのさまざまなタスク管理システムと統合して、プロジェクトとタスク管理を自動化できます。自然言語処理を使用して、LLMはユーザー入力を理解し解釈し、タスクを作成し、ステータスを更新し、優先順位を割り当てることができます。

* データ分析とレポート

LLMは大規模なデータセットを分析し、レポートや要約を生成できます。LLMに関連情報を提供することで、トレンド、パターン、洞察を特定し、生データを実用的なインテリジェンスに変換できます。これは、データに基づいた意思決定を求める企業にとって特に価値があります。

* メール自動化

LLMを使用して、メール、ソーシャルメディアの更新、その他の形式のコミュニケーションを作成できます。簡単なアウトラインや重要なポイントを提供することで、LLMは構造化され、一貫性があり、文脈に合ったメッセージを生成します。これにより、時間が大幅に節約され、応答が明確でプロフェッショナルになります。

### 始め方

* 新たにワークフローを構築するか、システムテンプレートを使用して始めましょう。
* キャンバス上でノードを作成し、接続して設定する、ワークフローをデバッグする、実行履歴を見るなど、基本操作に慣れましょう。
* ワークフローを保存し、公開します。
* 公開されたアプリケーションを実行するか、APIを通じてワークフローを呼び出します。

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