Dify 002｜深入探索Dify工作流：如何透過Chatflow與Workflow降低系統複雜性並提升生產力

從分解複雜任務到整合自然語言與應用程式工作流的最佳實踐

你好！我是王啟樺 👋

上一期我們看了Dify的定位，是應用生成式AI的創新引擎 (The Innovation Engine for GenAl Applications)。

今天我們一起讀讀Dify關於「工作流 Workflow」的文檔。

A. 以工作流降低系統複雜性

首先，「工作流 Workflow」降低系統複雜性，基於：

• 透過將「複雜任務 Complex Tasks」分解為較小的「步驟（節點）Step (Nodes)」

• 減少對「提示工程 Prompt Engineering」和「模型推理 Model Inference」功能的依賴

• 增強「大語言模型應用程式 LLM Applications」針對複雜任務的效能。

工作流提高了系統的可解釋性、穩定性和容錯能力。

B. Dify工作流有Chatflow與Workflow

而 Dify 工作流有兩種類型：

• Chatflow：專為對話場景設計，包括客戶服務、語意搜尋以及其他在回應建置中需要多步驟邏輯的對話應用程式。

• Workflow：面向自動化和批次場景，適用於高品質翻譯、資料分析、內容產生、電子郵件自動化等。

具體的差異可用以下表格表達：

而AI workflow 就是要將自然語言的chatflow以及應用程式的workflow做緊密結合，達到 Interoperability，就能將我們人類的生產力推到下一個境界

啊，15分鐘到了，我們下一期繼續聊。