问题分类 + 知识库 + 聊天机器人｜Dify多分支问答工作流

该条目为 Dify 工作流仓库中的“问题分类 + 知识库 + 聊天机器人”，advanced-chat 模式，DSL 版本 0.1.5。相比单一检索问答，它在流程前段增加了问题分类，理论上可按问题类型走不同检索和回复路径，属于多分支问答结构。

本介绍仅依据节点清单整理，未读取、导入或执行配置文件，分类类别、分支条件与提示词均待核验。

已解析到 9 个节点、8 条连线：

1. 开始节点：接收用户提问。
2. Question Classifier 问题分类节点：使用 gpt-3.5-turbo 对问题归类，具体类别标签待核验。
3. 两个知识检索节点：分别位于不同分支，绑定的知识库待核验。
4. 两个 LLM 节点：均使用 gpt-3.5-turbo，各自生成回答。
5. 三个直接回复节点：分别输出不同分支的结果，其中两个声明了 text 输入变量。

从结构看，分类器引出多条路径，各分支最终汇聚到回复节点，但确切的边连接关系需导入后查看。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/03_%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%A4%84%E7%90%86/%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%88%86%E7%B1%BB%20%2B%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%20%2B%20%E8%81%8A%E5%A4%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 准备一个或多个知识库，明确分类标签与知识库的对应关系。
2. 在 Dify 导入 DSL，先检查分类器的类别定义是否符合你的业务。
3. 分别打开两个知识检索节点，绑定对应知识库。
4. 检查两个 LLM 节点的提示词差异，避免各分支答复口径冲突。
5. 用典型问题逐类测试，确认分类准确度与兜底路径。

分类与生成均依赖 OpenAI 模型，能否调用取决于网络与账号条件，价格以官方为准。问题分类本身也会消耗调用额度，多分支结构会增加调用次数。仓库未声明许可，转载与再分发权限需另行确认。