Dify工作流节点-变量赋值

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定义

变量赋值节点用于向可写入变量进行变量赋值，已支持以下可写入变量：

会话变量

循环变量

用法：通过变量赋值节点，你可以将工作流内的变量赋值到会话变量中用于临时存储，并可以在后续对话中持续引用。

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场景示例

你可以将对话过程中的上下文、上传至对话框的文件、用户所输入的偏好信息 等变量，通过变量赋值节点写入至会话变量内，用作后续对话的参考信息。

场景 1

自动判断提取并存储对话中的信息 ，在会话内通过会话变量数组记录用户输入的重要信息，并在后续对话中让 LLM 基于会话变量中存储的历史信息进行个性化回复。

示例：开始对话后，LLM 会自动判断用户输入是否包含需要记住的事实、偏好或历史记录。如果有，LLM 会先提取并存储这些信息，然后再用这些信息作为上下文来回答。如果没有新的信息需要保存，LLM 会直接使用自身的相关记忆知识来回答问题。

配置流程：

1. 设置会话变量 ：首先设置一个会话变量数组 memories ，类型为 array[object]，用于存储用户的事实、偏好和历史记录。
2. 判断和提取记忆 ：

• 添加一个条件判断节点，使用 LLM 来判断用户输入是否包含需要记住的新信息。
• 如果有新信息，走上分支，使用 LLM 节点提取这些信息。
• 如果没有新信息，走下分支，直接使用现有记忆回答。

• 变量赋值/写入 ：

• 在上分支中，使用变量赋值节点，将提取出的新信息追加（append）到 memories 数组中。
• 使用转义功能将 LLM 输出的文本字符串转换为适合存储在 array[object] 中的格式。

• 变量读取和使用 ：

• 在后续的 LLM 节点中，将 memories 数组中的内容转换为字符串，并插入到 LLM 的提示词 Prompts 中作为上下文。
• LLM 使用这些历史信息来生成个性化回复。

图中的 code 节点代码如下：

1. 将字符串转义为 object

2. import json def main(arg1: str) -> object: try: # Parse the input JSON string input_data = json.loads(arg1) # Extract the memory object memory = input_data.get("memory", {}) # Construct the return object result = { "facts": memory.get("facts", []), "preferences": memory.get("preferences", []), "memories": memory.get("memories", []) } return { "mem": result } except json.JSONDecodeError: return { "result": "Error: Invalid JSON string" } except Exception as e: return { "result": f"Error: {str(e)}" }

将 object 转义为字符串

import json``def main(arg1: list) -> str:``try:``# Assume arg1[0] is the dictionary we need to process``context = arg1[0] if arg1 else {}``# Construct the memory object``memory = {"memory": context}``# Convert the object to a JSON string``json_str = json.dumps(memory, ensure_ascii=False, indent=2)``# Wrap the JSON string in <answer> tags``result = f"<answer>{json_str}</answer>"``return {``"result": result``}``except Exception as e:``return {``"result": f"<answer>Error: {str(e)}</answer>"``}

场景 2

记录用户的初始偏好信息 ，在会话内记住用户输入的语言偏好，在后续对话中持续使用该语言类型进行回复。

示例：用户在对话开始前，在 language 输入框内指定了 “中文”，该语言将会被写入会话变量，LLM 在后续进行答复时会参考会话变量中的信息，在后续对话中持续使用“中文”进行回复。

配置流程：

设置会话变量 ：首先设置一个会话变量 language，在会话流程开始时添加一个条件判断节点，用来判断 language 变量的值是否为空。

变量写入/赋值 ：首轮对话开始时，若 language 变量值为空，则使用 LLM 节点来提取用户输入的语言，再通过变量赋值节点将该语言类型写入到会话变量 language 中。

变量读取 ：在后续对话轮次中 language 变量已存储用户语言偏好。在后续对话中，LLM 节点通过引用 language 变量，使用用户的偏好语言类型进行回复。

场景 3

辅助 Checklist 检查 ，在会话内通过会话变量记录用户的输入项，更新 Checklist 中的内容，并在后续对话中检查遗漏项。

示例：开始对话后，LLM 会要求用户在对话框内输入 Checklist 所涉及的事项，用户一旦提及了 Checklist 中的内容，将会更新并存储至会话变量内。LLM 会在每轮对话后提醒用户继续补充遗漏项。

配置流程：

• 设置会话变量： 首先设置一个会话变量 ai\_checklist ，在 LLM 内引用该变量作为上下文进行检查。
• 变量赋值/写入： 每一轮对话时，在 LLM 节点内检查 ai\_checklist 内的值并比对用户输入，若用户提供了新的信息，则更新 Checklist 并将输出内容通过变量赋值节点写入到 ai\_checklist 内。
• 变量读取： 每一轮对话读取 ai\_cheklist 内的值并比对用户输入直至所有 checklist 完成。

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使用变量赋值节点

点击节点右侧 ＋ 号，选择 “变量赋值” 节点，配置需要被赋值的变量与源变量。变量赋值节点支持同时为多个变量赋值。

设置变量

变量： 选择需要被赋值的变量。

设置变量： 选择需要赋值的变量，即指定需要被转换的源变量。

上图的变量赋值逻辑：将用户在初始页面填写的语言偏好 Start/language 变量赋值至系统级会话变量 language 内。

指定变量的写入模式

目标变量的数据类型将影响变量的写入模式。以下是不同变量间的写入模式：

目标变量的数据类型为 String 。

• 覆盖 ，将源变量直接覆盖至目标变量
• 清空 ，清空所选中变量中的内容
• 设置 ，手动指定一个值，无需设置源变量

目标变量的数据类型为 Number 。

• 覆盖 ，将源变量直接覆盖至目标变量
• 清空 ，清空所选中变量中的内容
• 设置 ，手动指定一个值，无需设置源变量
• 数字处理 ，对目标变量进行 加减乘除 操作

目标变量的数据类型为 Object 。

• 覆盖 ，将源变量的内容直接覆盖至目标变量
• 清空 ，清空所选中变量中的内容
• 设置 ，手动指定一个值，无需设置源变量

目标变量的数据类型为 Array 。

• 覆盖 ，将源变量的内容直接覆盖至目标变量
• 清空 ，清空所选中变量中的内容
• 追加 ，在目标的数组变量中添加一个新的元素
• 扩展 ，在目标的数组变量中添加新的数组，即一次性添加多个元素

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