Dify｜按用户意图分流回复工作流

该工作流名为“根据用户的意图进行回复”，来源描述提到“图片打卡的链接打卡——>用户意图回复”，具体业务背景表述不够清晰，建议以实际导入后的节点配置为准。从结构看，它做的是“意图识别 + 分类分流 + 分类型回复 + 统一风格化”的问答入口逻辑。

适合做客服机器人、产品使用帮助、健康咨询类问答等需要按问题类型走不同话术的场景，也可作为多分支问答工作流的学习样例。

• 模式：workflow（工作流），版本 0.1.0，共 9 个节点、9 条连线。
• “开始”节点接收 query（段落文本）输入。
• “意图向量机”节点使用 tongyi 提供方的 qwen-vl-plus 模型。
• “问题分类器”节点使用 deepseek 提供方的 deepseek-chat，负责把问题归类。
• 两条回复分支：“文本健康咨询回复”和“文本使用帮助回复”，均使用 deepseek-chat。
• 另有“知识检索”节点，说明流程中接入了知识库检索，具体知识库内容待核验。
• “变量聚合器”（2 个输入位）把分支结果合并，交给“风格化回复内容”节点统一润色，最后由“结束”节点输出。

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%A0%B9%E6%8D%AE%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E6%84%8F%E5%9B%BE%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%9B%9E%E5%A4%8D.yml

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

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1. 在 Dify 中准备好通义与 DeepSeek 对应的模型接入凭据。
2. 导入 DSL 后检查各节点模型是否可用，必要时替换为本地可调用的同类模型。
3. 配置“知识检索”节点所依赖的知识库，并导入自己的问答语料。
4. 核对“问题分类器”的类别名称与两条回复分支的对应关系。
5. 用代表性问句试跑，确认分类与回复走向正确后再正式使用。

• 本次仅核对仓库路径，未读取、导入或执行配置文件，实际分流准确率未经实测。
• 分类器类别、提示词内容、知识库来源与模型调用费用均待核验。
• 健康咨询类回复涉及医疗建议，应明确免责说明并由人工兜底，不应作为诊疗依据。
• 目录许可未声明，转载与再分发权限待核验。