基于 Dify 和大语言模型打造小红书运营一条龙工作流
在这篇博客里,我们一起来基于 Dify 和 OpenAI 的 ChatGPT 大语言模型,打造生成小红书文案和封面图运营一条龙工作流。最终效果如下:
使用者只需要描述主题、背景信息和语气风格,我们的工作流即可自动生成小红书标题、正文内容,以及封面图。
Dify 工作流总览图如下:
下面我们一步步来拆解工作流上的节点。
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Start 收集必要的信息
在添加变量界面设置变量名和显示名称。这里我们收集用户的基本主题需求、背景信息和正文语气。给到下一步的 ChatGPT 大语言模型,让它帮我们生成标题和正文。
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生成小红书标题
第二步根据用户的主题,生成一句简短且吸引人的小红书标题。
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生成小红书正文
第三步与第二步类似,我从网上搜了一个小红书爆款写作专家的 prompt,来生成小红书正文。这里需要把用户在第一步提供的信息,组装到 ChatGPT 的聊天上下文里。留意红色箭头的位置。
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生成封面前言
第四步为生成一段前言文字,用于绘制到封面图模板上。
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生成封面图
封面图生成这里使用了 https://www.imgrender.net/ 这个服务,该服务每月提供一些免费接口调用额度,可以根据参数设置生成封面图。这里仅作演示用途,没有对封面图做过多的美术设计。大家也可以根据实际需要,替换为一些功能更强大的 AI 绘图服务,例如 https://getimg.ai/。
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提取封面图 URL
第五步里接口返回的数据,需要用代码处理一下,变为 Dify 可以引用的变量。处理代码如截图所示。
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组装输出结果
把前面步骤生成的标题、正文和封面图URL,组装到一起,作为最终结果输出。
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End 结束
至此,小红书运营一条龙工作流即构建完毕。
总结
今天我们学习了如何使用 Dify 的工作流配合大语言模型和外部图像接口来搭建一个内容生成应用。从配置初始参数开始,我们逐步通过大语言模型节点生成内容,再通过 HTTP 节点请求外部服务,最后用模版转换节点组装内容输出整体结果。整个过程不仅展示了工作流的强大功能,也让我们体验到了自动化处理的便捷性。
当然,Dify 工作流的强大功能远不止于此。它还提供了更多的节点和功能,等待我们去探索和应用。后续我们将继续发布相关文章,带领大家一起深入学习和探索 Dify 工作流的更多可能性。