dify工作流分享基于dify的思维导图一键生成器直接出图

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前言

Dify 或其底层模型默认使用 Mermaid 语法生成的思维导图，虽然快速方便，但是生成效果嘛，就像下图这样，又乱又丑。像极了买家秀与卖家秀。

picture.image

本文旨在分享一个基于 Dify 工作流的设计思路，利用大语言模型（LLM）的能力，结合 PlantUML 语法和外部渲染服务，实现输入主题或内容后，一键生成更美观的思维导图图片，实现下图的效果。

picture.image

2、工作流设计

以下是构建该 Dify 工作流的核心步骤和节点设计：

工作流概览:

输入（主题/内容）-> [LLM 处理内容/拓展主题] -> [LLM 生成 PlantUML 语法] -> [HTTP 请求 PlantUML 渲染服务] -> 输出（思维导图图片）（还可以生成流程图，如下图所示）

picture.image

节点详解:

1、开始节点 (Start Node):

配置输入变量:

topic

(文本类型): 用于定义思维导图的核心主题。例如：“人工智能的应用领域”。

content

(文本类型, 可选): 用户可以预先提供一些关于主题的初步内容、要点或结构。如果留空，则依赖 LLM 基于 topic 进行拓展。

picture.image

2、LLM 节点 1 (内容整理与拓展):

作用:

根据输入判断是整理用户提供的内容，还是围绕主题进行智能拓展，并输出结构化的思维导图层级。

输入:

topic , content

Prompt 设计 (示例):

  
你是一个思维导图助手。请分析以下输入：  
主题：{{topic}}  
用户提供的内容：{{content}}  
任务：  
1. 如果 '用户提供的内容' 不为空且足够详细，请将其整理成一个清晰的、层级分明的思维导图结构。  
2. 如果 '用户提供的内容' 为空或过于简单，请围绕 '主题' 进行深入思考和拓展，生成一个包含主要分支和子节点的、结构化的思维导图内容。  
3. 输出结果必须是清晰的层级列表格式（例如使用缩进或符号表示层级），不要包含任何解释性文字，只输出结构本身。  
示例输出格式：  
- 主题  
  - 分支1  
    - 子节点1.1  
    - 子节点1.2  
  - 分支2  
    - 子节点2.1

输出变量:

包含层级化内容的文本。

picture.image

3.LLM 节点 2 (生成 PlantUML 语法):
作用:

将上一步输出的结构化内容转换成 PlantUML 的思维导图语法。这里使用了deepseek v3模型。（没有免费token资源的，可以看文末福利）

输入:

上一步的结构化文本。

Prompt 设计 :

  
# 角色：PlantUML 思维导图代码生成器  
## 任务：  
将用户提供的、具有层级结构的文本，转换为符合 PlantUML 思维导图语法的、准确无误的代码。  
## 输入：  
一段表示层级关系的文本。层级通常通过缩进或不同的标记符号（如 `-`, `*`, 数字等）来体现。  
## 输出要求：  
1.  **代码封装：** 必须使用 `@startmindmap` 作为代码开头，并以 `@endmindmap` 结尾。  
2.  **层级表示（核心语法）：**  
    *   使用 PlantUML 的星号 (`*`) 语法来表示节点层级。  
    *   根节点使用一个星号 (`*`)。  
    *   每个下一级节点**必须**在前一级的基础上增加一个星号（例如，根是 `*`，其子级是 `**`，子级的子级是 `***`，以此类推）。**层级必须连续递增，不能跳级。**  
3.  **内容保真：** 必须准确地保留原始文本中的节点内容和层级结构。  
4.  **格式纯粹：** 输出结果**必须**是完整且纯粹的 PlantUML 代码块，不包含任何代码之外的解释、说明、标题、代码块标记（如 ```plantuml）或任何其他文字。  
## 关键语法规则与常见错误（请严格遵守）：  
1.  **起始/结束标签：** 绝对不能遗漏 `@startmindmap` 和 `@endmindmap`。  
    *   *错误示例：* 缺少 `@endmindmap`。  
2.  **星号层级：** 层级**只由**星号数量决定，与其他缩进、符号无关。  
    *   *错误示例 1 (使用其他符号):*  
        ```  
        * Root  
        - Child 1  // 错误，应为 **  
        + Child 2  // 错误，应为 **  
        ```  
    *   *正确示例 1:*  
        ```  
        * Root  
        ** Child 1  
        ** Child 2  
        ```  
    *   *错误示例 2 (跳级):*  
        ```  
        * Root  
        *** Grandchild // 错误，缺少 ** 层级  
        ```  
    *   *正确示例 2 (假设有中间层):*  
        ```  
        * Root  
        ** Child  
        *** Grandchild  
        ```  
3.  **星号与文本间的空格：** 在最后一个星号 (`*`) 和节点文本之间，**必须**有且仅有一个空格。  
    *   *正确:* `* Node Text`  
    *   *正确:* `** Child Node`  
    *   *错误:* `*Node Text` (缺少空格)  
    *   *错误:* `**  Child Node` (多余的空格)  
4.  **行首空格：** 行首不应有多余的空格，星号应顶格开始。  
    *   *正确:* `* Node`  
    *   *错误:* ` * Node` (星号前有空格)  
5.  **节点内容：** 如果原始节点内容包含 PlantUML 的特殊字符（如 `*`, `_`, `-`, `~`, `/`, `\` 等），并且需要按原样显示，理论上需要转义或使用引号，但在此基础转换任务中，优先**直接复制**原始文本内容。如果遇到渲染问题，通常是这些特殊字符导致，但生成器应首先尝试直接映射。  
## 示例：  
**如果输入文本是：**  
项目规划  
初期调研  
市场分析 (V1.0)  
用户_访谈  
中期执行  
开发阶段 / 测试阶段  
后期总结 - Review  
**则期望的输出 PlantUML 代码是：**  
```plantuml  
@startmindmap  
* 项目规划  
** 初期调研  
*** 市场分析 (V1.0)  
*** 用户_访谈  
** 中期执行  
*** 开发阶段 / 测试阶段  
** 后期总结 - Review  
@endmindmap

输出变量:

plantuml\_code (包含 PlantUML 语法的文本)。

picture.image

4.代码执行节点

作用

将plantuml代码PlantUML 代码进行特殊的压缩和编码，并生成url。

代码如下：

  
import  
 zlib  
import  
 base64   
# 虽然不直接用标准base64编码，但导入以示对比  
def  
 main(arg1:   
str  
) ->   
dict  
:  
      
"""  
    接收 PlantUML 代码字符串 (arg1)，将其压缩并编码为 PlantText URL。  
    Args:  
        arg1: 包含 PlantUML 代码的字符串。  
    Returns:  
        一个包含 'result' (生成的 URL) 或 'error' (错误信息) 的字典。  
    """  
      
# --- PlantUML 特定的编码辅助函数 (放在 main 内部以保持自包含) ---  
    PLANTUML_ALPHABET =   
"0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz-_"  
      
def  
 encode6bit(b):  
          
"""复制 JS encode6bit 函数的逻辑"""  
          
if  
0  
 <= b <   
10  
:   
return  
chr  
(  
48  
 + b)  
        b -=   
10  
          
if  
0  
 <= b <   
26  
:   
return  
chr  
(  
65  
 + b)  
        b -=   
26  
          
if  
0  
 <= b <   
26  
:   
return  
chr  
(  
97  
 + b)  
        b -=   
26  
          
if  
 b ==   
0  
:   
return  
'-'  
          
if  
 b ==   
1  
:   
return  
'_'  
          
return  
'?'  
# 理论上对于 6-bit 值不会发生  
      
def  
 append3bytes(b1, b2, b3):  
          
"""复制 JS append3bytes 函数的逻辑"""  
        c1 = b1 >>   
2  
        c2 = ((b1 &   
0x03  
) <<   
4  
) | (b2 >>   
4  
)  
        c3 = ((b2 &   
0x0F  
) <<   
2  
) | (b3 >>   
6  
)  
        c4 = b3 &   
0x3F  
        result =   
""  
        result += encode6bit(c1 &   
0x3F  
)  
        result += encode6bit(c2 &   
0x3F  
)  
        result += encode6bit(c3 &   
0x3F  
)  
        result += encode6bit(c4 &   
0x3F  
)  
          
return  
 result  
      
def  
 encode_plantuml(plantuml_text):  
          
"""压缩并使用 PlantUML 特定的 Base64 编码"""  
          
# 1. 编码为 UTF-8 字节  
        utf8_bytes = plantuml_text.encode(  
'utf-8'  
)  
          
# 2. 使用 raw deflate 压缩 (level 9, 无 zlib 头/尾)  
        compressor = zlib.compressobj(level=  
9  
, method=zlib.DEFLATED, wbits=  
-15  
)  
        compressed_data = compressor.compress(utf8_bytes)  
        compressed_data += compressor.flush()  
          
# 3. 使用 PlantUML 特定的 Base64 进行编码  
        encoded_result = []  
        data_len =   
len  
(compressed_data)  
        i =   
0  
          
while  
 i < data_len:  
            b1 = compressed_data[i]  
            i +=   
1  
            b2 = compressed_data[i]   
if  
 i < data_len   
else  
0  
            i +=   
1  
            b3 = compressed_data[i]   
if  
 i < data_len   
else  
0  
            i +=   
1  
            encoded_result.append(append3bytes(b1, b2, b3))  
          
return  
""  
.join(encoded_result)  
      
# --- 辅助函数结束 ---  
      
# --- 主逻辑 ---  
      
if  
not  
isinstance  
(arg1,   
str  
)   
or  
not  
 arg1:  
          
return  
 {  
"error"  
:   
"输入参数 arg1 必须是非空的 PlantUML 代码字符串。"  
}  
    plantuml_code = arg1  
      
try  
:  
          
# 编码 PlantUML 代码  
        encoded_string = encode_plantuml(plantuml_code)  
          
# 构建 URL (默认使用 png 格式)  
        base_url =   
"https://uml.planttext.com/plantuml/"  
        output_format =   
"png"  
# 你可以改为 "svg" 或 "txt"  
        url = f  
"{base_url}{output_format}/{encoded_string}"  
          
# 返回包含结果 URL 的字典  
          
return  
 {  
              
"result"  
: url  
        }  
      
except  
 Exception   
as  
 e:  
          
# 打印错误到 Dify 的日志（如果可能）并返回错误信息  
          
print  
(f  
"生成 PlantUML URL 时出错: {e}"  
)  
          
return  
 {  
"error"  
: f  
"无法生成 PlantUML URL: {e}"  
}

5.HTTP 请求节点

作用:

请求URL，获取渲染后的图片。
输入：代码节点的输出
输出:

HTTP 请求的响应体。如果请求成功，响应体将是图片数据（PNG 或 SVG）。Dify 通常能识别响应头中的 Content-Type 并尝试展示图片。确保 Dify 配置能正确处理和展示图片类型的响应。

输出变量:

包含图片数据。

picture.image

6.结束节点 :

配置:

将http请求节点的输出的files设置为最终输出。

效果:

当工作流执行完毕时，用户将在 Dify 的结果区域直接看到生成的思维导图图片。

picture.image

3、上述流程优化余地

尽管上述流程可以实现基本功能，但仍有进一步优化的空间：

PlantUML 语法增强:

指导 LLM 生成更复杂的 PlantUML 语法，例如添加颜色、图标、特定布局方向（左右分布等）、使用皮肤参数（skinparam）进行样式定制。这需要在 LLM 节点 2 的 Prompt 中加入更具体的指令。 2. 错误处理:

在 LLM 节点后检查输出是否符合预期格式。
在 HTTP 请求节点后检查响应状态码，如果渲染失败（例如 PlantUML 语法错误或服务器问题），可以返回错误信息或默认图片。

私有化部署:

对于有隐私或性能要求的场景，可以自建 PlantUML 服务器或 Kroki 实例，并将 HTTP 请求指向内部地址。

4、其他在线网站

除了通过 Dify 工作流生成思维导图，市面上也有许多优秀的、用户可以直接在线使用的思维导图工具，它们通常提供更丰富的交互式编辑体验：

MindMeister:

流行的在线协作思维导图工具，功能全面，界面友好。

XMind (Web / App):

老牌思维导图软件，提供 Web 版本和强大的桌面/移动应用，模板丰富。

Coggle:

简洁美观的在线思维导图工具，适合快速创建和分享。

Miro / FigJam:

更偏向于在线白板，但其思维导图功能也非常强大，适合团队协作和头脑风暴。

Draw.io (diagrams.net):

免费的在线图表绘制工具，支持包括思维导图在内的多种图表类型，功能强大但可能稍复杂。

ProcessOn / Boardmix:

国内流行的在线协作绘图平台，也包含思维导图功能。

这些工具各有侧重，用户可以根据自己的具体需求（例如，是需要 AI 辅助快速生成，还是需要手动精细绘制与协作）来选择合适的工具。

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