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title: 参数提取
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### 定义
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利用 LLM 从自然语言推理并提取结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。
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Dify 工作流内提供了丰富的[工具](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/tools)选择，其中大多数工具的输入为结构化参数，参数提取器可以将用户的自然语言转换为工具可识别的参数，方便工具调用。
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工作流内的部分节点有特定的数据格式传入要求，如[迭代](/zh-hans/guides/workflow/node/iteration)节点的输入要求为数组格式，参数提取器可以方便的实现结构化参数的转换。
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### 场景
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1. **从自然语言中提供工具所需的关键参数提取**，如构建一个简单的对话式 Arxiv 论文检索应用。
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在该示例中：Arxiv 论文检索工具的输入参数要求为 **论文作者** 或 **论文编号**，参数提取器从问题"这篇论文中讲了什么内容：2405.10739"中提取出论文编号 **2405.10739**，并作为工具参数进行精确查询。
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2. **将文本转换为结构化数据**，如长故事迭代生成应用中，作为[迭代节点](/zh-hans/guides/workflow/node/iteration)的前置步骤，将文本格式的章节内容转换为数组格式，方便迭代节点进行多轮生成处理。
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3. **提取结构化数据并使用** [**HTTP 请求**](/zh-hans/guides/workflow/node/http-request) ，可请求任意可访问的 URL ，适用于获取外部检索结果、webhook、生成图片等情景。
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### 如何配置
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**配置步骤**
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1. 选择输入变量，一般为用于提取参数的变量输入。输入变量支持 file
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2. 选择模型，参数提取器的提取依靠的是 LLM 的推理和结构化生成能力
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3. 定义提取参数，可以手动添加需要提取的参数，也可以**从已有工具中快捷导入**
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4. 编写指令，在提取复杂的参数时，编写示例可以帮助 LLM 提升生成的效果和稳定性
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**高级设置**
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**推理模式**
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部分模型同时支持两种推理模式，通过函数/工具调用或是纯提示词的方式实现参数提取，在指令遵循能力上有所差别。例如某些模型在函数调用效果欠佳的情况下可以切换成提示词推理。
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* Function Call/Tool Call
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* Prompt
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**记忆**
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开启记忆后问题分类器的每次输入将包含对话中的聊天历史，以帮助 LLM 理解上文，提高对话交互中的问题理解能力。
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**图片**
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开启图片
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**输出变量**
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* 提取定义的变量
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* 节点内置变量
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`__is_success Number 提取是否成功` 成功时值为 1，失败时值为 0。
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`__reason String` 提取错误原因 |