变量聚合器

• 定义：变量聚合节点是工作流程中的关键节点，用于将多路分支的变量聚合为一个变量，实现下游节点的统一配置。它可整合不同分支的输出结果，无论哪个分支被执行，其结果都能通过一个统一的变量来引用和访问，避免下游节点重复定义。
• 使用场景：
  • 问题分类后的多路聚合：在未添加变量聚合时，分类1和分类2分支经不同的知识库检索后，需要分别定义下游的LLM和直接回复节点，容易造成重复配置。而添加变量聚合后，可将两个知识检索节点的输出聚合为一个变量，简化数据流管理。
  • IF/ELSE条件分支后的多路聚合：在条件分支场景下，不同分支的输出结果可通过变量聚合节点整合，后续节点只需处理聚合后的变量，无需针对每个分支单独配置。
• 格式要求：
  • 支持聚合多种数据类型，包括字符串（String）、数字（Number）、文件（File）、对象（Object）以及数组（Array）。
  • 只能聚合同一种数据类型的变量。例如，若第一个添加至变量聚合节点内的变量数据格式为String，后续连线时会自动过滤可添加变量为String类型。
  • 聚合分组：开启聚合分组后，可聚合多组变量，但各组内聚合时要求同一种数据类型。
• 示例：

  • 创建一个chatFlow
    

  • 完整工作流（没有聚合变量的）
    

  • 完整工作流（使用聚合变量的）
    

• 使用聚合变量前后对比：
  • 两个分支，每次只有一个分支执行并返回结果
  • 没有聚合变量需要有两个回复
  • 使用聚合变量，将LLM和LLM2的结果进行聚合成一个变量，即将有结果的值赋给聚合变量，最后输出聚合变量的结果即可。

模板转换

• 定义：模板节点借助Jinja2的Python模板语言，可在工作流内灵活地进行数据转换、文本处理等操作。
• 使用场景：
  • 文本拼接：可将多个输入（如文章标题、介绍、内容）拼接为完整文本。
  • 结构化输出：例如将知识检索节点获取的信息及其相关的元数据，整理成一个结构化的Markdown格式，也可用于JSON转换等，满足后续步骤对数据格式的需求。
  • HTML渲染：支持渲染HTML表单，可用于创建登录表单等页面元素。
• 示例：

  • 创建一个WORKFLOW
    

  • 完整工作流
    

  • 文本拼接
    

总结

• 变量聚合：适用于多路分支场景，可对多个变量进行聚合，减少重复节点，使页面布局更简洁，便于管理和维护工作流。
• 模板转换：借助Jinja2脚本语言，可对内容进行拼接、格式转换等操作，满足多种数据处理和展示需求，提升工作流的灵活性和效率。

参考文档

• 变量聚合器：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/node/variable-aggregator
• 模板转换：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/node/template