20分钟从零到一构建Dify智能客服工作流教程（附DSL文件下载）

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前言

在数字化时代，快速响应和高效解决客户问题是企业成功的关键。智能客服系统能够显著提升服务效率和客户满意度。Dify作为一个强大的开源LLM应用开发平台，提供了可视化编排工具，让即使没有深厚编程背景的人也能快速构建强大的AI应用。

本教程将指导你如何在短短20分钟内，从零开始，使用Dify搭建一个基础的智能客服工作流。我们将涵盖核心步骤，并提供一个可直接导入使用的DSL（领域特定语言）文件内容，助你快速上手。

准备工作

1. 拥有一个Dify账户

可以是 Dify Cloud 版本（注册即用）或私有部署版本。

2. 基础概念了解

对大语言模型（ LLM ）、提示词（ Prompt ）有初步认识。

我们要构建的工作流

我们将创建一个简单的客服工作流，它能实现：

接收用户的提问。

• （可选）在知识库中检索相关信息。
• 利用大语言模型（ LLM ）根据用户信息和（或）知识库内容生成回答。
• 根据用户问题是否包含特定关键词（如 “ 投诉 ” 、 “ 转人工 ” ），决定是直接回答还是提示转接人工服务。
• 输出最终的答复或提示信息。

开始构建（预计时间：20分钟）

步骤一：创建应用 (2分钟)

• 登录你的 Dify 平台。
• 在主界面，点击 “ 创建应用 ” 。
• 选择 “ 工作流（Chat flow ） ” 类型。
• 为你的应用命名，例如 “ 智能客服助手 ” 。
• （可选）添加应用图标和描述。
• 点击 “ 创建 ” 。

步骤二：设计工作流 (15分钟)

进入应用后，你会看到一个可视化的工作流编辑器，默认有一个“开始”节点。

1. 1、配置「开始」节点：

• 点击 “ 开始 ” 节点。
• 在右侧配置面板，定义输入变量。默认会有一个 sys.query 代表用户输入，我们暂时使用这个即可。你可以添加其他变量，如用户 ID 等，但为了快速入门，我们先保持简单。

2、（可选）添加「知识库检索」节点：

• 点击画布上的 “+” 号，搜索并选择 “ 知识库检索 ” 节点。
• 将其连接在 “ 开始 ” 节点之后（从 “ 开始 ” 节点的输出点拖拽连线到 “ 知识库检索 ” 节点的输入点）。
• 点击 “ 知识库检索 ” 节点。在右侧面板，选择你预先创建好的知识库（如果还没有，需要先去 “ 知识库 ” 菜单创建一个，并上传 FAQ 文档或数据）。
• 设置检索模式（通常 “ 向量

全文 ” 或 “ 向量 ” 即可）和召回策略（如 Top K=3 ，表示召回最相关的 3 条知识）。

• 设置 “ 用户问题 ” 输入变量为 {{sys.query}} （引用 “ 开始 ” 节点的输出）。

• 3、添加「LLM」节点 :

• 点击“+”号，搜索并选择“LLM”（大语言模型）节点。点击 “LLM” 节点。在右侧面板：

• 选择模型

选择一个你可用的 LLM ，如 gpt-3.5-turbo 或其他平台支持的模型。

• 角色设定 (System Prompt):

你是一个耐心、友好、专业的智能客服助手。请根据用户的问题和可能提供的知识库信息，清晰、简洁地回答用户。

• 用户输入 (User Prompt): (这里需要引用前面的节点输出)

• 如果使用了知识库检索： 将知识库的知识检索结果添加到上下文，并在user中引用。即：

已知信息：上下文

用户问题：{{sys.query}}

请根据已知信息回答用户问题。如果已知信息无法回答，请直接根据你的知识回答。如果问题不清晰，可以要求用户提供更多细节。

*如果未使用知识库检索：*

用户问题：{{sys.query}}

请直接回答上述用户问题。

![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/37a47097869142589557505271ebc623~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1754395177&x-signature=NoC9gckYTU5hyuMnRT7WMu1Eut0%3D)

1. 
2. **4、****添加「条件判断」节点 (路由):**
3. **点击“+”号，搜索并选择“If/Else”或“条件判断”节点。将其连接在“LLM”节点之后。点击“条件判断”节点。在右侧面板设置条件分支：**
* **分支一 (需要转人工):****条件设置**: 

选择
sys.query (
用户原始问题
) 
作为输入变量。设置条件为 包含
 (contains) 
以下任一关键词
: 
投诉
, 
人工
, 
转人工。


**分支名称**: 可以命名为“转人工”。
* **分支二 (默认/直接回答):**

这是
 Else 
或默认分支。


分支名称:可以命名为“直接回答”。


![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ee431b6ca4be4240a259a02974588ddb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1754395177&x-signature=94v1RgJ5kMlnKmaf%2BrUVUitrJrc%3D)






1. **5、添加「结束」节点:**



      工作流需要一个或多个“结束”节点来定义最终输出。

1. ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1025fdaf87c043aea82f084a6a785ae2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1754395177&x-signature=54AHvTORmsOBGkTcZFCXLBWUpuk%3D)


* 再添加一个“结束”节点。
* 将其连接在“条件判断”节点的“直接回答”分支输出点之后。
* 点击此“结束”节点，配置输出变量，引用LLM的输出：
* 值
`{{llm.text}}`
 （引用LLM节点的输出变量，变量名可能根据你的LLM节点配置略有不同，请检查LLM节点的输出）


* **为“直接回答”分支添加结束节点：**


* 点击“+”号，选择“结束”节点。
* 将其连接在“条件判断”节点的“转人工”分支输出点之后。
* 点击此“结束”节点，配置输出变量。可以设置一个固定文本输出：


  好的，正在为您转接人工客服，请稍候。




* **为“转人工”分支添加结束节点：**


- **6、连接所有节点：**  确保所有节点都已按逻辑顺序正确连接。从“开始”到可能的“知识库检索”到“LLM”到“条件判断”，再到各自的“结束”节点。

**步骤三：测试与调试 (2分钟)**



1. ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7f0f18010b8e44898bd145dac1401e57~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1754395177&x-signature=MIFDJiGh18kBL0iFil3DVEwJgbA%3D)
1. 点击编辑器右上角的“预览”按钮。
2. 在右侧弹出的测试窗口中，输入一个测试问题，例如“如何修改密码？”。
3. 点击“运行”。
4. 观察流程执行路径（节点会高亮）和每个节点的输入输出。
5. 检查最终“结束”节点的输出是否符合预期。
6. 尝试一个触发转人工的问题，例如“我要投诉”。再次运行，检查是否走向了“转人工”分支并输出了对应提示。
7. 如果遇到问题，检查节点连接、变量引用（特别是 
`{{变量名}}`
 的拼写和来源）以及Prompt配置。


**步骤四：发布 (1分钟)**



1. 测试无误后，点击页面右上角的
“
发布-发布更新
”
按钮。
2. 你的智能客服工作流现在可以通过
API
或其他集成方式被调用了！



**恭喜！你已成功构建了一个基础的Dify智能客服工作流！**



**DSL文件内容与使用**



DSL（Domain Specific Language）文件在Dify中通常是一个JSON格式的文件，它定义了工作流的所有节点、连接和配置。你可以导出你创建的工作流为DSL文件，也可以导入别人分享的DSL文件快速复现工作流。



**如何使用/导入DSL:**



1. **在Dify中导入:**
* 进入你想导入工作流的应用（或创建一个新应用），选择你保存的
DSL
文件进行上传。


Dify会解析文件并在画布上加载工作流。
* **重要**: 

导入后，你可能需要重新配置
**LLM节点**
（选择你账户中可用的模型）和
**知识库节点**
（如果使用了，选择你自己的知识库），因为这些配置通常与特定账户关联。






**进阶与优化**



这个20分钟构建的工作流只是一个起点。你可以进一步优化：




**完善知识库**


添加更多高质量的
FAQ
和文档。




**优化Prompt**


让
LLM
的回答更符合你的品牌语气和业务需求。




**更复杂的逻辑**


添加更多条件判断，处理不同类型的问题（如售前咨询、售后支持）。




**集成外部工具**


使用
“
工具
”
节点调用外部
API
（如查询订单状态、创建工单）。




**意图识别**


在流程早期加入意图识别节点，更精确地判断用户目的。




**多轮对话支持**


配置记忆（
Memory
）节点，让客服能够理解上下文。



**结语**



Dify的强大之处在于其可视化和灵活性。通过本教程，你应该已经掌握了使用Dify快速搭建一个基础智能客服工作流的方法。这仅仅是冰山一角，探索Dify的更多功能，结合你的业务场景，你将能构建出更加智能和高效的AI应用。


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