Dify｜意图识别客服

这是一个 Dify 高级对话（advanced-chat）工作流，版本标注 0.1.5，共 22 个节点、23 条连线。从节点标题看，它先对用户问题做分类，再让不同分支分别回答，属于“意图识别 + 分流答复”的客服型流程。适合评估智能客服方案的产品或技术团队参考。

1. 开始节点接收用户输入。
2. 问题分类器节点使用 gpt-4o-mini 对问题归类，用于判断意图。
3. 条件分支与 if-else 节点根据分类结果走向不同路径，其中一个分支名为“后台研究”。
4. 存在知识库 RAG 相关节点（类型为 template-transform），用于把检索内容拼入提示。
5. 多个 LLM 节点负责生成回答，标题包括“问答机器人 Agent”“鉴别真正的问题”“更适合的答案”“直接回答问题”等，均配置 gpt-4o-mini（openai 供应商）。
6. assigner 节点用于暂存或更新“解决方案”“issue type”等变量。
7. 变量聚合节点汇总多路回答，最后经直接回复节点输出。

资料中部分节点标题与类型为空，对应环节功能待核验。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/09_%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%AE%9E%E7%94%A8/%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%AE%A2%E6%9C%8D.yml

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

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1. 在 Dify 导入该 DSL，导入前备份现有应用。
2. 配置 OpenAI 模型供应商，确认 gpt-4o-mini 可调用；若改用其他模型，需逐项检查分类器与各 LLM 节点的模型设置。
3. 检查知识库节点是否绑定你自己的知识库，未绑定时 RAG 分支无法给出业务回答。
4. 检查各 if-else 与分类器的类别定义，按你的客服场景调整意图标签。
5. 用一批脱敏问题测试各分支走向与答复质量。

• 本次未读取配置正文，分支条件、提示词与知识库设置以导入后为准。
• 意图分类准确率与整体答复效果未实测。
• 模型费用、国内网络下接口可达性待核验。
• 来源仓库未声明许可，转载与再分发权限待核验。