Flux de travail DSL pour l'exploitation de Xiaohongshu avec Dify

Le précédent article intitulé « Créer un flux de travail d’exploitation de Xiaohongshu basé sur Dify et de grands modèles de langage » a suscité beaucoup d’intérêt, je partage donc ici le flux de travail DSL mentionné dans cet article, ainsi que quelques points à prendre en compte.

Tout d’abord, de nombreux lecteurs ne sont pas encore familiers avec le flux de travail de Dify, je vais donc citer la description officielle du flux de travail de Dify :

Le flux de travail réduit la complexité du système en décomposant des tâches complexes en étapes (nœuds) plus petites, ce qui diminue la dépendance à la technologie des mots-clés et aux capacités de raisonnement des modèles, améliore les performances des applications LLM face à des tâches complexes, et augmente l’interprétabilité, la stabilité et la tolérance aux pannes du système.

Le flux de travail Dify se divise en deux types :

Chatflow : destiné aux scénarios de conversation, y compris le service client, la recherche sémantique, et d’autres applications conversationnelles nécessitant une logique multi-étapes lors de la construction des réponses.

Workflow : destiné aux scénarios d’automatisation et de traitement par lots, adapté aux applications telles que la traduction de haute qualité, l’analyse de données, la génération de contenu, l’automatisation des e-mails, etc.

Source : https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow

L’article « Créer un flux de travail d’exploitation de Xiaohongshu basé sur Dify et de grands modèles de langage » utilise le type workflow.

Préparatifs

1. Inscrivez-vous sur https://dify.ai/.
2. Inscrivez-vous sur https://openai.com/ et obtenez une clé API OpenAI.
3. Inscrivez-vous sur https://www.imgrender.net/ et obtenez une clé API.

L’inscription sur https://dify.ai/ est assez simple, je ne vais pas m’étendre là-dessus.

Étant donné le blocage d’OpenAI en Chine continentale et à Hong Kong, obtenir une clé API OpenAI en Chine n’est pas une tâche facile. Vous pouvez choisir parmi les grands modèles de langage fournis par des entreprises nationales telles que Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Moonshot AI, etc., dans les paramètres du fournisseur de modèles de Dify.

Consultez les instructions sur le site du modèle de langage correspondant pour obtenir la clé API correspondante, puis revenez dans les paramètres du fournisseur de modèles de Dify pour entrer la clé API correspondante. Vous pourrez ensuite remplacer le modèle ChatGPT dans le nœud LLM du flux de travail.

Prenons Moonshot AI comme exemple, après avoir cliqué sur le bouton de paramètres, vous pouvez accéder au site de Moonshot AI via les instructions de guidage, vous inscrire et créer votre propre clé API, puis la remplir dans la page de paramètres de Dify.

Inscrivez-vous sur https://www.imgrender.net/, accédez à la console via la barre de navigation, et après avoir créé une application, vous obtiendrez une clé API. Chaque compte a droit à 1000 requêtes gratuites par mois.

Comment utiliser le flux de travail d’exploitation de Xiaohongshu

Sur la page https://cloud.dify.ai/apps, cliquez sur “Importer le fichier DSL”, sélectionnez l’URL, et entrez https://raw.githubusercontent.com/beansmile/dify-workflow/main/DSL/小红书运营一条龙.yml.

Après une importation réussie, si vous n’avez pas de clé API OpenAI, vous pouvez choisir votre nouveau modèle pour tous les nœuds LLM selon les instructions ci-dessus pour ajouter un nouveau modèle. Par exemple, le modèle “Côté obscur de la lune” dans la capture d’écran.

Ensuite, trouvez le nœud ImgRender, cliquez sur “Authentifier API-Key”, et remplacez votre propre clé API ImgRender dans le champ de saisie.

Après avoir enregistré, vous pouvez cliquer sur “Exécuter” dans le coin supérieur droit pour effectuer un test. Si le test est concluant, vous pouvez le publier pour que les utilisateurs publics l’utilisent.