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Dify应用实战(2) - 联网工具

719 字
4 分钟
Dify应用实战(2) - 联网工具

前言#

让大家知道如何通过知识库的能力,获取指定的结果。这在很多的应用场景是非常有用的能力。

比如依赖有大量规则文档的行业,就会大大减少查找核对的工作。经常看到律师朋友,医生朋友发朋友圈说,AI不行啊,老是”胡说八道”,出现幻觉。

这其实是高估了大语言模型的能力,即使是垂直领域做过SFT,也不可能精确的回答准真正匹配规则的内容。并且微调训练成本也不低,不可能随时更新语料(标注数据)。通过RAG的方法,就可以在特定场景下,严格通过给出的文档内的规则,给出结果。

01. 动手做一做#

基于上一节课的流程,在大模型节点后新增一个工具节点,选择搜索"天气",点中"高德天气预报"。
选择这个主要是前面知识库的地区名和code对照表,就是高德的。另外这个接口也比较简单,输入就是一个adcode,输出就是今天该地区的天气结果。

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添加之后,连接LLM节点和新增节点,再连接新增节点和结束节点。修改参数(一定要先连接),"天气预报"的输入,选择"LLM"的text。然后把结束节点的输出也改为"天气预报"的text。
点击"发布",保存。提示"操作成功"。就可以进行测试了。测试如下:

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02. 工具使用与开发#

一个正常应用的流程,其实都是非常复杂的。都需要经历很多步的操作,才能最终完成一项任务。
对于除大模型以外的工作,都需要工具进行配合。比如,大模型不可能直接得到今天某地的天气结果,需要通过API实时查询才行。那么通过LLM和天气预报工具进行结合,便实现了整个过程。
今天的任务,有现成的工具能使用。但是如果没有现有的工具,或者现有工具无法满足需求,就需要进行定制化开发。
基于Dify良好的设计,真要增加插件功能,还不算太难。不过这不是这一篇的重点,大概介绍一下吧。如果有兴趣,后面可以详谈。
通过扩展BuiltinTool类,将处理逻辑封装进"invoke tools"。最后返回create\_text\_message对象,包含处理后的数据或者异常信息,即可。

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总结#

今天在上次的工作流基础上,进一步增加外部工具获取数据的过程。并简单了解,实现类似功能的方法。为今后自己实际业务的开发奠定基础。

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Dify应用实战(2) - 联网工具
https://blog.huhaha.vip/posts/9854d049/
作者
小王的博客
发布于
2025-07-23
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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