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title: 介绍
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### 基本介绍

工作流通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点）来降低系统复杂性，减少对提示词工程和模型推理能力的依赖，并提升大型语言模型（LLM）在复杂任务中的表现。这也提高了系统的可解释性、稳定性和容错性。

Dify工作流分为两种类型：

* **对话流**：专为对话场景设计，包括客户服务、语义检索和其他需要多步逻辑的对话应用。
* **工作流**：面向自动化和批处理场景，适用于高质量翻译、数据分析、内容生成、邮件自动化等。

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

为了解决自然语言输入中用户意图识别的复杂性，对话流提供了问题理解节点。与工作流相比，它增加了对聊天机器人功能的支持，如对话历史（记忆）、带注释的回复和回答节点。

在自动化和批处理场景中处理复杂业务逻辑时，工作流提供了多种逻辑节点，如代码节点、IF/ELSE节点、模板转换、迭代节点等。此外，它还提供了定时和事件触发操作的能力，方便构建自动化流程。

### 常见用例

* 客户服务

通过在客户服务系统中集成大型语言模型（LLM），可以自动响应常见问题，减轻支持团队的工作量。LLM可以理解客户查询的上下文和意图，并实时生成有用且准确的答案。

* 内容生成

无论是创建博客文章、产品描述还是营销材料，LLM都可以通过生成高质量的内容来提供帮助。只需提供大纲或主题，LLM就能利用其广泛的知识库生成引人入胜、信息丰富且结构良好的内容。

* 任务自动化

LLM可以与Trello、Slack、Lark等各种任务管理系统集成，以自动化项目和任务管理。通过自然语言处理，LLM可以理解和解释用户输入，创建任务、更新状态并分配优先级，无需人工干预。

* 数据分析和报告

LLM可以分析大型数据集并生成报告或摘要。通过向LLM提供相关信息，它可以识别趋势、模式和洞察力，将原始数据转化为可操作的情报。这对于希望做出数据驱动决策的企业特别有价值。

* 邮件自动化

LLM可以用于撰写电子邮件、社交媒体更新和其他形式的沟通。通过提供简要的大纲或关键点，LLM可以生成结构良好、连贯且上下文相关的消息。这大大节省了时间，并确保您的回复清晰且专业。

### 如何开始

* 从头开始构建工作流或使用系统模板来帮助您入门。
* 熟悉基本操作，包括在画布上创建节点、连接和配置节点、调试工作流以及查看运行历史。
* 保存并发布工作流。
* 运行已发布的应用程序或通过API调用工作流。

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