AI工作流革命:自動創建Dify工作流,告別繁瑣配置、小白也能輕鬆上手 | 神器Cursor助力!
你好,歡迎來到AI學長的頻道,我是小林
這時間Culture可謂是大火
會編程的人不會編程的人都在討論它
我自己用Culture完成了幾個項目
的確非常非常的強大
大幅降低了做技術項目的門檻
很適合小白用來做點小工具之類的
當然,這期視頻主要不是介紹Culture的使用方法
而是教大家如何利用Culture實現自動創建DeFi工作流
那我們可以用一句話,一段需求描述
就自動實現相應的工作流搭建
如果你正在學習工作流
千萬不要錯過今天這期視頻
會完全徹底地改變搭建工作流的步驟和效率
讓你的速度比別人快一個數量級
如果你喜歡今天這個話題
麻煩動動你小手站一站
好,我們話不多說,直接來看案例
現在我是已經打開了Culture這個編輯器
並且已經是創建了一個項目
叫DeFi Test這樣的一個項目
接下來我就會在Culture裏面去輸入我的任務需求
然後Culture會自動幫我創建好
這個任務需求對應的DeFi工作流
我輸入我的任務需求
創建一個文章摘要總結工作流
根據我給的鏈接自動獲取文章內容
並且總結內容摘要
輸出文章標題和內容摘要
我們執行一下這個任務需求
然後大家重點注意一下
左側的這個文件夾下面的文件
Culture它會基於我的任務需求
自動去幫我創建一個DeFi工作流的DSL配置文件
那麼我只要在DeFi當中去導入這個文件
它就會把這個工作流自動創建好
現在任務已經開始執行了
在幫我創建這個文件
OK 左側菜單
它已經把這個文件自動生成了
文章摘要總結工作流
是Culture這個編輯器
根據我的任務需求
自動創建了這樣一個代碼文件
好 然後下面的話是有這個工作流
這個配置文件的一個說明
開始節點
利用的外部工具
然後利用大雲模型工具去提取裏面的內容
並且提取它的文章標題
以及生成內容摘要
第4個節點是輸出內容
那這個工作流滿足了我的什麼需求
這邊都有羅列出來
沒問題的話我們就要點擊一下接受
這些代碼都自動生成
OK 然後我們來到DeFi去測試一下
剛剛生成的這個工作流
它能不能正常的運行
首先是開始節點
然後是Generator這個外部工具
去獲取網頁鏈接的
然後是大雲模型
總結摘要
提取標題
輸出
我們可以隨便找一篇文章來測試一下
比如這裏呢
我們就以這個量子位裏面的這篇文章
開源大模型新網肝翻GPT4
以這篇文章爲例
我們複製一下這個文章鏈接
然後回到工作流
把這個鏈接給它粘貼進去
點擊運行
首先呢
它是提取了這個標題
量子位的沒有毛病
然後下面是這個文章的摘要
介紹了一款名爲
這個70B的太原大模型
是由一個小型團隊開發的
就是關於這篇文章的介紹
通過這個案例呢
我們可以看到
剛纔我們通過Console
創建的這個Define工作流
是沒有任何問題的
幾乎等同於就是一鍵創建
我把需求發給它
它幫我創建好DSL配置文件
然後我導入就可以正常運行
然後我來給大家解釋一下
實現今天這套方案的一個原理
我們理解了原理之後
然後再來演示
整個搭建步驟
整個製作步驟是什麼樣的
它的原理呢
是第一
因爲這個kosh這款編輯器呢
它是已經接入了大語言模型的
所以在裏面
我們可以直接通過
跟大語言模型對話的方式
然後讓它來幫我們拆分任務
去實現一些需求
那麼第二點的話
是它可以直接在裏面
生成相應的文件
比如說剛纔我演示過程當中
生成的這個文件
它是直接幫我創建好文件
然後在這個文件裏面的代碼
都是自動來實現的
並且這個文件的類型
是可以非常多樣化的
像HTML JS
Python TXT
包括我們用到的
這個DSL文件的後綴
等等各種類型
它都是支持的
那麼至於以上這兩點呢
我們就可以在kosh裏面
讓大模型先去理解
define它有哪些作用
它的工作流有哪些節點
以及有哪些外部工具
API核可以使用
它的每個節點
又可以實現什麼樣的功能
先讓大元模型
理解這些基礎知識
明確完之後
我們就可以讓大元模型
根據我們給它的需求
先去設計工作流的步驟
每個工作流
要用到哪些節點
那麼接下來
就是最最關鍵的步驟
因爲define的工作流
是可以導入和導出
DSL配置文件的
那麼我們就讓kosh裏面的大模型
把它上面所設計好的
這些工作流步驟
給它轉換成
define所需要的
DSL配置文件
最後我們只要把
kosh生成的工作流配置文件
導入到define
這樣一個自動化
創建工作流的方案
就已經實現了
掌握和理解了
這一套原理之後
我們要實現起來
就非常非常的簡單了
接下來我們就
從頭到尾來演示一下
怎麼樣去實現
今天這套方案
首先我們新建一個項目
打開control編輯器
添加一個文件夾
這裏我新建了一個
define-tash的文件夾
那麼我就把這個文件夾
作爲我的項目目錄
那在開始之前
我們還要讓
編輯器裏面的大語言模型
明白define它的作用是什麼
它裏面有哪些工作流節點
有哪些外部工具
還有API可以調用
因爲它必須要掌握
這些基本的知識之後
才能幫助我們
把我們的工作需求
轉變成define對應的
一個工作流
這裏我們就要做
第一個動作
就是先告訴
大語言模型define的作用
那這個步驟
我們是通過define的
幫助文檔
define的官網裏面
它是有一個非常詳細的
幫助文檔
它的功能作用
它的工作流裏面
有哪些節點
它有哪些工具
它要怎麼發佈
基本上就是一個
從0到1的使用手冊
好
那我們複製一下
這個網址
需要把這個
幫助文檔採集下來
那這裏
control編輯器
它是給我們提供了一個
一鍵採集的功能
非常的方便
並不需要我們使用
第三方的工具
去做這個動作
點擊右上角的設置
然後來到future這個欄目
往下拉
可以看到下面
有一個dock的欄目
點擊添加一個新的文檔
把我們剛纔複製的
這個幫助文檔
鏈接粘貼進去
點擊回車
那麼這個工具
它就會自動把所有的
這個網址下
所有的頁面
給我們採集下來
讓我們在後面
完成任務的過程當中
可以調用這個
知識庫
作爲它的一個背景知識
接下來呢
我們是要讓
Constraint裏面的
大勻元模型
基於剛纔
我們採集下來的文檔
那它明確
define有哪些作用
有哪些節點
完成工作流
要怎樣去調用
外部工具
所以呢
我們這邊可以新建
一個大模型的
對話窗口
windows的話
是contract.i
如果是mac電腦的話
就是command.i
就可以調出
這樣的一個
對話窗口界面
然後我們可以輸入
at鍵
這邊選擇docs
就可以看到
剛纔我們採集下來
define的這個文檔
基於這個文檔呢
我們可以先問它
define裏面
有哪些節點
可以使用
它自動檢索了
這個知識庫裏面的
27個文檔
然後羅列下來
define裏面呢
總共是有這13個
工作流的節點
我們可以對比一下
隨便打開一個
工作流
右鍵添加節點
大語言模型的
知識庫的
結束的
問題分類的
然後這邊是邏輯判斷的
還有轉換的工具的
跟這個
它所羅列出來
是對應得上的
那麼我們通過
在這個對話窗口上下文
對話的這樣一種方式
讓大語言模型
明白了define當中
有這些節點可以調用
並且每個節點
它的功能作用
是什麼樣的
同理的話
我們還可以在裏面問
define當中
有哪些外部工具
和API使用
OK
它也檢索出來了
現在裏面有
搜索引擎的
天氣服務的
新聞服務的
翻譯服務的
圖像生成的
等等各種的
外部工具和API
這裏的話
就是對應的
這些工具
檢索出來
是沒有問題的
並且大語言模型
它已經知道
define的節點
和外部工具的清單
好
接下來我們輸入
自己的任務需求
你是一個
define的工作流大師
請你根據我的需求
幫我規劃
和設計
define工作流
需要有工作流的
設計邏輯
還有的話
要包含哪些節點
OK
他問我們的工作流
要實現什麼樣的需求
我們就從一個
簡單的工作流開始
我告訴他
我需要你幫我設計
一個翻譯的工作流
作用是將英文
翻譯成中文
請注意
我對翻譯質量
要求比較高
翻譯過程當中
儘可能提升翻譯結果
還有的話
像一些專有名詞的單詞
是可以不翻譯的
好
他回覆我們
工作流的設計邏輯
總共是分四個步驟
第一個的話
是接收用戶的輸入文本
第二的話
是進行初步翻譯
第三個的話
是對翻譯結果
進行優化和論色
第四個話
是返回中文的翻譯結果
然後針對每一個
步驟的節點
他都給我們做了解釋
裏面的配置
然後裏面用到的
在這裏面
都給我們羅列出來了
其實到這一步
我們已經是可以
拿着這個步驟
以及步驟裏面的
這些配置文件
到define裏面
人工去創建
這個工作流程
那當然今天
這期視頻的目的
我們希望扣着
這個編輯器
他直接幫我們
創建好這個工作流程
那這樣的話
我們就可以直接使用
這裏我們就可以
基於視頻開頭
講的這個方案的邏輯
我們可以讓扣着
這個編輯器
基於這個流程
然後幫我們去生成
這個工作流
所要的DSLR配置文件
然後生成的
DSLR配置文件
我們可以直接
導入到define當中
就可以正常的
去運行這個工作流程了
接下來呢
也就到了
最最關鍵的一個步驟
那他根據這個流程
來幫我們
創建工作流
所需要的DSLR文件
那這裏呢
因爲大遊模型
他並沒有學習過
define的DSLR文件
它的語法
它的規則
它要怎麼樣去設置
它裏面有哪些
節點和參數的
設置方法
是什麼樣的
他不知道
他怎麼樣去寫
所以呢
我們需要給大家
提供一些示例
讓他通過這些示例
明白如何通過代碼
通過DSLR配置文件的方式
去調用工作流
要的節點
以及把這些參數
給他設置到
這個DSLR文件裏面去
所以呢
這裏我就準備了
這樣一份demo文件
這個demo裏面呢
是有各種各樣的
define工作流的
DSLR配置文件
接下來呢
我會要求Culture
這個編輯器
根據我所提供的
這些示例啊
然後把上面的
工作流步驟
轉換成DSLR文件
我們把這個demo
複製到這裏
那這裏用到的這些
工作流的配置文件啊
會放到我的課程
7GB實戰指南
創新應用與性能提升裏面
那這些demo呢
對於我們學習
和使用define
包括像今天這套方案
這個demo呢
都是有非常大的幫助
如果你有需要的
可以加入我的課程
來獲取這些內容
好,demo放進來之後呢
就到了關鍵的操作步驟
我們在這個對話窗口裏面
輸入add快捷鍵
然後這裏選擇文件夾
文件夾的話
我們可以輸入demo
這一步非常的重要
一定是要add
這個demo文件夾
它在這個對話窗口當中
纔會去學習
裏面的這些事例
然後來幫我們
生成DSLR文件
後面放上我們的
這個prompt提示詞
很好
我在demo文件夾
放了一些工作流的
配置文件事例
這些配置文件
可以直接導入device當中
生成可視化的工作流節點
現在請你參考它們
並且按照上面
規劃好的工作流
直接生成相應的YML文件
這個YML文件的話
就是define官方的
這個DSLR文件的文件名後綴
它官方是叫DSLR文件
但是它的文件名生成的話
它的後綴是YML
所以叫這兩種方法
都是可以的
不管你是叫DSLR
或者叫YML
以後綴來命名
都是OK的
來生成這個翻譯的工作流
並且把這個工作流的文件
放到根目錄
我們來執行一下
它根據我們給大家參考的事例
自動幫我們生成了
高質量音譯中工作流
這樣的一個文件
並且放到根目錄
然後說明了
這個文件裏面的一些流程
是沒有任何問題的
那我們只要點擊這個
接收全部
它就會自動把代碼創建好
放到這個文件裏面去
好,接下來呢
我們就回到define
去導入一下這個配置文件
看它是不是能正常的運行
選擇這個高質量音譯中
工作流文件
可以看到這個應用
已經創建成功了
沒有任何的問題
第一個節點呢
是輸入英文文本
然後第二個節點呢
是初步翻譯
包括這個翻譯裏面
用到的pront
這邊都寫好了
然後接下來是優化跟論色
對這個初步翻譯的結果
進行質量的提升
然後把優化的結果進行輸出
這裏呢
我們也可以隨機找一篇
英文的新聞
讓它翻譯一下
來測試一下
就以這個標題爲例吧
是伊利亞創建了新的這個AI公司
目前已經融資10億美元
我們來執行一下這個工作流
可以看到一遍成功了
整個過程沒有任何的問題
獨家報道
OpenAI聯合創始人
創建了一個新的公司
叫SSI
專注於安全性
已經成功融資了10億美元
那跟這個瀏覽器
自帶的翻譯對比一下
也明顯感覺到
它的這個翻譯質量
它的語句是更通順的
這是一個最簡單的案例
從這個案例當中
大家應該也知道
像我們這裏面所提供的demo
還有我們過程當中
用到的這些prompt
它的步驟
其實是非常關鍵的
它是可以直接影響到
我們這個生成結果的準確性的
接下來我們來提升一下難度
因爲剛纔我們只用到了
define自帶的節點
默認的節點
像一些複雜的任務
我們可能要用到一些外部工具
或者一些外部API
同樣的話
我們也讓customer
來幫我們完成一個
更復雜的工作流搭建
接下來我們提升任務難度
請你設計一個文章
仿寫的工作流
並且在根目錄生成
這個配置文件
工作流的作用樓下
根據用戶給的鏈接
自動獲取文章內容前景
分析文章的要點風格
重新撰寫一遍新的文案
要求保留文案的主要觀點
並且符合SEO的收入規則
第三點的話
是要求輸入新的文案
內容應該要包括這個標題
新文案
還有tag標籤
我們來執行一下
好已經把文件創建好了
名字是叫文章
仿寫工作流
它的流程是這樣的
第一步是要求用戶
輸入文章的URL
然後第二步的話
是調用Generator
外部工具
獲取文章的內容
第三步的話
是用大語言模型
進行文章的分析
它裏面有哪些內容
有哪些主要觀點
它的風格
還有它的SEO關鍵詞
是什麼樣的
那麼第四步的話
就是根據下面的信息
用大語言模型
對它進行重寫
第五步的話是輸出結果
流程沒有任何的問題
如果是讓我們人爲去做設計
它也是這樣一個工作流
那麼根據這個步驟
它已經把工作流的配置文件
創建好了
我們點擊一下接受
同樣回到Define當中
我們再去導入一下
這個DSLR文件
看它是不是正確的
OK
一致性就成功了
導入進來的節點
跟剛剛在這個答案當中的
節點流程都是一樣的
可以簡單的過一下
首先輸入URL鏈接
然後授權進到RAID
去獲取這個文章的內容
第三步的話
是對應大語言模型的
Prompt
以及它輸入的這個文章內容
這些Prompt
都是它自動生成的
第四步的話
是根據第三步的總結結果
來生成新的文案
在這裏面
它的要求是這樣的
跟我原來的需求是符合的
保留這個文章
原來的核心信息觀點
可以不完全模仿它的寫作風格
可以改進文章的結構
然後加入SU關鍵詞
確保新文章的原創性和可讀性
還要生成一個吸引人的標題
還有輸入3到5個Tag標籤
這些都是它自動根據
我的需求來完成的
下面是輸出格式
標題正文
還有Tag標籤
這個Prompt也是寫得
非常的正規
非常的格式化
所以通過這套方案
我們去搭建工作流
真的非常的簡單
你用一句話也好
或者用一段需求描述也好
告訴它
你的任務是什麼樣的
它會自動幫你去拆解
這個工作流的流程
然後這些流程
它要用到哪些節點
那對應的這些節點
應該怎麼樣去轉換成
這個DSL文件
都是可以一鍵自動去完成的
不管是對這個效率
還是質量上的提升
我覺得都是有很大的幫助的
這個就是利用大語言模型
利用新的AI工具
來提製提效
很明顯的一個體現的案例
那麼這套方案
不管是用來創建
還是學習工作流
都有非常大的幫助
幾乎等同於把需求
一鍵轉換成
我們想要的DeFi工作流
效率的提升可想而知
再者
如果是用來做逆向學習
它也可以給你提供
無限的案例
作爲參考和借鑑
那麼本期視頻方案的文字版步驟
和用到的Prompt
會放到我的課程裏面
有需要或者對方案
還有不解的地方
需要溝通交流的
可以報名課程
成爲會員
獲得所有的志願
另外呢
課程還有30多節
其他的AI精品兼容
諸如用GPT做微信客服
搭建信息批量收集
改變羣發機器人
根據自身的工作需求
定製AI智能體
以及AI工作流等高級玩法
感興趣的同學
可以在視頻簡介當中
找到報名方式
好
以上呢就是這些視頻的內容
希望對你有所幫助
如果你覺得內容還不錯
不妨點個贊
訂閱我的頻道
每週都會爲大家帶來
最新最實用的AI應用技巧