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GLM-4.7 与 Dify 平台深度集成实践
利用 Dify 平台配置 GLM-4.7 模型构建 AI 工作流的方法。涵盖输入变量设置、模型接入、图像生成及音频转换功能。通过标准化 API 配置实现多模态交互，提供占卜解读等定制化服务示例。支持高度自定义与多模态整合，便于企业快速部署智能化应用。
利用 Dify 平台配置 GLM-4.7 模型构建 AI 工作流的方法。涵盖输入变量设置、模型接入、图像生成及音频转换功能。通过标准化 API 配置实现多模态交互，提供占卜解读等定制化服务示例。支持高度自定义与多模态整合，便于企业快速部署智能化应用。
随着 AI 技术的迅速发展，如何让企业的数字化流程更高效、更智能，成为了许多技术团队的关键问题。本文将展示如何基于模型服务平台构建高性能 LLM 模型工作流，实现一站式的智能化服务。通过本文，你将了解如何利用 GLM-4.7 模型，配置并定制一套完整的工作流，帮助你在 AI 应用中实现快速部署与优化。
模型服务平台以其卓越的性能和高可定制性，提供了支持大规模语言模型（LLM）的基础架构。平台中的 GLM-4.7 模型，因其强大的中文处理能力，成为了进行大规模 AI 应用的首选工具。
在本文中，我们将完成以下几个目标：
以下是工作流的一些成果展示：
这里展示了通过 GLM-4.7 模型与 Dify 平台实现的工作流成果，包括自动化占卜解读、智能化图像生成及音频转化等多种功能集成。通过此工作流，用户可以得到更为丰富且定制化的服务体验。
为什么选择 GLM-4.7：
GLM-4.7 模型具备以下特点：
配置步骤：
通过这些步骤，你将成功将 GLM-4.7 模型配置到 Dify 平台中，准备好进行进一步的工作流设计。
**目的：**通过用户输入的变量，确保工作流能够接收到正确的上下文信息。
操作步骤：
示意图说明
在这个步骤中，用户需要填写三个变量，确保模型能够根据具体问题和背景信息生成定制化的响应。通过这种方式，我们可以进一步提高模型的准确度和交互质量。
**目的：**通过 GLM-4.7 模型，利用精准提示词进行占卜解读。
具体操作
编写精准提示词（核心配置）：
<instruction>
你是一个精通易经的大师。请根据用户提供的占卜信息，进行专业的易经卦象解读。
输入变量说明：
- user_question: 用户想要询问的具体问题或情况（字符串）
- specific_context: 用户提供的相关背景信息或细节（字符串）
- three_numbers: 用户提供的三个随机数字，用于起卦（例如：7, 9, 5）。请确保这是三个用逗号分隔的整数。
处理步骤：
1. 首先，使用提供的三个数字进行梅花易数起卦。第一个数字取上卦，第二个数字取下卦，第三个数字取动爻。计算方法是：数字除以 8 的余数对应八卦（1 乾、2 兑、3 离、4 震、5 巽、6 坎、7 艮、8 坤），数字除以 6 的余数对应动爻位置（余数 0 为 6 爻）。
2. 根据计算出的上卦、下卦和动爻，确定本卦、互卦和变卦。
3. 结合用户的问题 {user_question} 和背景信息 {specific_context}，对卦象进行详细解读。
4. 解读应包括：本卦的含义、变卦的含义、动爻的爻辞解析，以及这些如何与用户的问题和情境相关联。
5. 最后，基于卦象给出具体的建议或启示。
6. 整个回应应使用流畅、连贯的中文散文体，避免使用项目符号或编号列表。确保回复专业、富有洞察力，并且易于理解。
7. 注意：输出中不应包含任何 XML 标签。
示例：
<input>
<user_question>我最近的职业发展如何？</user_question>
<specific_context>我在当前公司工作了三年，感觉遇到了瓶颈，正在考虑是否寻求新的机会。</specific_context>
<three_numbers>7, 9, 5</three_numbers>
</input>
<output>
根据您提供的数字 7、9、5 起卦。上卦为艮（山），下卦为乾（天），得本卦为山天大畜。动爻在第五爻，变卦为风天小畜。
山天大畜卦，象征着深厚的蓄积和暂停。艮山在上，止而不动；乾天在下，刚健不息。这正对应了您所描述的'瓶颈期'——并非退步，而是能量和经验的积累阶段，需要暂停脚步，厚积薄发。
动爻在第五爻，爻辞曰：'豮豕之牙，吉。'意思是阉割过的公猪，其獠牙虽在，却已去除凶性，变为祥和。这表明您目前虽有才能与潜力（獠牙），但需要收敛锋芒，以柔克刚，避免因过于刚强急切而引发不必要的冲突。变卦为风天小畜，风行天上，预示着微小的收获和逐步的进展，而非剧烈的变动。
综合来看，卦象建议您不必急于寻求外部的巨大改变。当前的重点应是内在的提升和调整，利用这段'停滞期'深入学习、巩固关系、完善计划。您强大的内在能量（乾）需要配合外在的审慎与耐心（艮），待时机成熟，自能如风助火，有所小成。
</output>
</instruction>
示意图说明
在这一环节，模型会根据用户提供的数字和背景信息进行占卜解读，最终给出深刻的分析和建议。通过配置精准的提示词，模型能够生成更符合用户需求的内容。
**目的：**将文字内容转化为图像，增强交互性。
操作步骤： 配置图像生成 API，集成后即可将用户输入的文本转换成相关图像。
**注意：**到这里节点，在未添加模型的情况下，会给你一个 API 地址点击跳转即可，然后在下图中创建访问令牌，将 api 复制到节点中即可。
示意图说明
图像生成功能是提升用户体验的关键一步。通过将文字转化为图像，能够为用户提供更直观、生动的反馈，增加互动感。
**目的：**为工作流添加音频处理功能，允许用户生成音频内容。
这里不展示细节，给大家给到相对应的参数，以下 Python 函数实现音频文件的转换：
def parse_audio_array_to_html(audio_array):
""" 解析音频文件数组并返回 HTML 音频标签 """
try:
# 检查是否是数组格式
if isinstance(audio_array, list) and len(audio_array) > 0:
audio_file = audio_array[0]
# 提取 URL 和文件名
url = audio_file.get('url', '')
filename = audio_file.get('filename', '')
# 生成 HTML 音频标签
audio_html = f"<audio controls><source src='{url}' type='audio/x-wav'>{filename}</audio>"
return audio_html
else:
return "No audio files found in array"
except Exception as e:
return f"处理错误：{e}"
def main(arg1:str) -> dict:
markdown_result = parse_audio_array_to_html(arg1)
# 解析并输出结果
return {"result": markdown_result}
通过模型服务平台的支持，我们不仅实现了一个基于 GLM-4.7 模型的高效工作流，还集成了图像和音频生成等多种功能，为用户提供了更加全面的智能化体验。无论是面向企业级应用，还是个人开发者，本方案都为实现 AI 驱动的创新应用提供了强有力的技术支持。希望本文能为你的 AI 项目提供一些启示和帮助。
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