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DeepSeek+Dify之三工作流引用知识库案例

news 来源：原创 2025/4/29 6:11:54

DeepSeek+Dify之二添加知识库

文章目录

- 背景
- 整体流程
- 测试数据
- 用到的节点
- - 开始
  - 知识检索
  - LLM
  - 参数提取器
  - 代码执行
  - 结束
- 实现步骤
- - 1、新建工作流
  - 2、开始节点
  - 3、知识检索节点
  - 4、LLM节点（大模型检索）
  - 5、参数提取器节点（提取大模型检索后数据）
  - 6、代码执行节点（数据json化）
  - 7、结束节点
- 测试
- 发布
- 导出

背景

可通过上传 Excel 格式文档，针对用户输入的请求数据，借助工作流以及 Deepseek 大模型的检索与重排序功能，提升召回数据的质量。

整体流程

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测试数据

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用到的节点

开始

功能：定义一个 workflow 流程启动的初始参数
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知识检索

功能：通过上传的excel格式的文档，通过deepseek大模型的检索和重排序，提升召回文档数据的质量
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LLM

功能：通过上传的excel格式的文档，通过deepseek大模型的检索和重排序，提升召回文档数据的质量
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参数提取器

功能：利用 LLM 从自然语言内推理提取出结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。
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代码执行

功能：执行一段 Python 或 NodeJS 代码实现自定义逻辑
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结束

功能：定义一个 workflow 流程的结束和结果类型
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实现步骤

1、新建工作流

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下面就是从开始节点开始添加节点了

2、开始节点

添加一个变量，用于接收用户输入的请求
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3、知识检索节点

添加上传的知识库，用于用户检索数据来源，查询变量就是开始节点的输入参数
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为了尽量召回更多的数据和质量，可以设置召回参数

4、LLM节点（大模型检索）

下面设置参数
（1）大模型如果已经设置系统默认模型，可以不用修改模型了
（2）上下文就是上一节点的知识库检索结果
（3）system提示词根据需求来，目前的需求是对用户输入的请求数据，通过deepseek大模型的检索和重排序，提升召回文档数据的质量，核心是说清楚需求，以及输出格式
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完整的提示词

你是一个强大的地址匹配助手。你将接收一个非标地址{{#1743564833545.input#}}以及一个来自知识库检索返回的JSON列表{{#context#}}（该列表可能包含多个JSON对象）。### 任务
1. 在{{#context#}}列表中的每个JSON对象里查找`address`或`mc`字段。
2. 找出`address`或`mc`字段与输入的{{#1743564833545.input#}}最匹配的数据。
3. 输出匹配到的JSON对象。
4. 计算并输出匹配的置信度值到变量`confidence`中。置信度值的范围为0到1，其中0表示完全不匹配，1表示完全匹配。### 输入格式
- {{#1743564833545.input#}}：一个字符串，表示非标地址。
- {{#context#}}：一个JSON列表，包含多个JSON对象，每个对象可能有`address`或`mc`字段。### 输出格式
-非标地址{{#1743564833545.input#}}。
- 匹配到的JSON对象。
- `confidence`: 匹配的置信度值，范围为0到1。
- queryIdentifying”：“大模型匹配"### 示例
#### 输入
```json
{"nonaddress":{{#1743564833545.input#}},"{{#context#}}": [{"address": "北京市海淀区中关村","mc": "中关村科技园区"},{"address": "北京市朝阳区朝阳公园路","mc": "朝阳公园"}]
}
####输出
```json
{"nonaddress":{{#1743564833545.input#}},"address": "北京市朝阳区朝阳公园路","mc": "朝阳公园","confidence": 0.9，“queryIdentifying”：“大模型匹配"
}

5、参数提取器节点（提取大模型检索后数据）

下面设置参数
（1）大模型如果已经设置系统默认模型，可以不用修改模型了
（2）上下文就是上一节点的大模型检索结果
（3）提取参数根据需求添加
（4）system提示词内容主要就是提取大模型的数据，因为它是string格式的，需要从string中提取需要的结构化数据

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完整的提示词

提取{{#1744090176627.text#}}中```json\n{\n     \"nonaddress\": \"厦门市公安局\",\n     \"address\": \"福建省厦门市思明区中华街道霞溪社区新华路45-1号\",\n     \"mc\": \"厦门市公安局\",\n     \"confidence\": 1.0,\n     \"queryIdentifying\": \"大模型匹配\"\n}\n```格式内容，该 JSON 应包含以下字段信息
'''json
{- `nonaddress`: JSON 数据中‘nonaddress’字段的值- `address`: JSON 数据中‘address’字段的值- `mc`:  JSON 数据中‘mc’字段的值- `confidence`: JSON 数据中‘confidence’字段的值，是浮点类型- `queryIdentifying`: JSON 数据中‘queryIdentifying’字段的值
}

6、代码执行节点（数据json化）

主要是为了将上一步的几个字段统一输出
参数设置：
（1）输入变量
上一级的几个参数
（2）python3
根据需求修改脚本

def main(nonaddress: str, address: str, mc: str, confidence: str, queryIdentifying: str) -> dict:try:aa={}aa["nonaddress"] = nonaddressaa["address"] = addressaa["mc"] = mcaa["confidence"] = confidenceaa["queryIdentifying"] = queryIdentifyingreturn {"result": aa}except (KeyError, IndexError, json.JSONDecodeError):return {"result": None}

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