本文详细介绍了使用Dify平台调用DeepSeek-V3大语言模型，对电商退款原因进行智能分类的完整流程。包括创建知识库、构建应用工作流、配置提示词、测试发布及批量运行等步骤，展示了大语言模型在文本分类任务中的实际应用价值，为开发者提供了可复现的实战案例。

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在电商领域的数据分析中，经常需要对一些文本进行分类统计，比如对用户填写的各类原因进行归类。人工进行归类会很耗时，之前我们一般可以用Python进行分词，做些词云图，来大致看下哪些方面的原因多，但如果想要和之前做环比，最好还是能够进行分类，按不同类别统计数量和占比。现在大语言模型出来了，我们可以让LLM来帮助我们完成这个工作。

接下来，我们就使用Dify调用大语言模型DeepSeek-V3来完成这样一个案例。之前我们已经介绍过如何安装部署Dify，这里不再赘述。

一、在Dify中创建知识库

为了让大语言模型能够更加准确的对原因进行分类，我们这里创建一个人工标注过的分类库。这个分类库是对历史原因进行随机取样，并对随机取样样本进行了人工标注，大概标注了400条。

我们将数据存储为utf8格式的csv文件，具体内容如下：

1.在Dify中创建知识库

2.上传csv文件到知识库

3.配置知识库的分段与清洗

我们这里用经济模式，质量效果差点，但是不用额外花钱。

4.完成知识库的创建，并可以修改知识库名称

二、在Dify中创建应用

1.创建空白应用

2.选取简单工作流模式

3.创建工作流

这里添加 开始、知识检索、LLM、结束 4个工作节点。

三、编辑工作流

1.开始节点

开始节点用于传入用户的输入参数，我们这里添加2个参数：

• create_date: 退款时间，并设置成非必填
• refund_reason: 退款原因

2.知识检索节点

知识检索节点用于从知识库检索信息，传给LLM学习，我们这里查询变量选取开始节点的refund_reason参数，知识库选取我们上面创建的知识库。

3.LLM大语言模型节点

LLM大语言模型节点则是真正的执行节点，他获取开始节点传入的参数、获取知识库信息、设置Prompt（提示词）等，进行学习和根据输入输出新的内容。

• 模型：这里选择DeepSeek-V3
• 上下文：这里选择知识检索节点检索的知识库的结果
• SYSTEM：这里输入系统级别的Prompt（提示词），给出角色、任务、学习内容和输出格式要求，具体如下图
• User：这里填写开始节点用于用户输入退款原因的参数

4.结束节点

结束节点主要用于设置输出内容，这里选择LLM节点输出的参数text

四、测试与发布

直接点击运行可以进行测试，没问题后就可以发布应用。

五、应用的使用

发布的应用可以在Dify的探索模块中使用，也可以有对外的API，被外部系统调用使用。我们本次是一个简单的尝试，就直接在Dify的探索模块中使用我们创建的这个应用。

1.进入探索模块发布好的应用

2.运行模式

进入我们的应用可以看到这个应用有2种运行模式，一种是运行一次，一种是批量运行。

• 运行一次：类似于对话，每次输入内容，然后输出结果。
• 批量运行：可以上传一个csv数据列表，应用会逐行输出结果。

3.批量运行

由于我们这里原因有很多条，采用批量运行。我们这里准备好了一个csv数据，有2列，第一列是create_date,第2列是refund_reason，与我们开始节点设置的输入参数相同。

上传后，点击运行

4.查看运行结果

运行结果出来后，在右侧视图可以看到每条的输出结果，我们还可以点击下载将结果下载下来。

下载成csv打开后如下

我们看到，我们创建的这个应用给出了分类结果，细看每条的分类还是比较合理的。

六、小Tips

我们本次调用的是阿里云百炼平台的API，选取的是DeepSeek-V3大语言模型，目前阿里云百炼平台对新用户，每个模型会赠送一些免费体验的ToKen额度，但用完后会直接收费，如果只是测试使用，为了防止多用产生收费情况，我们可以在百炼平台手动设置一下免费额度用完即停（默认用完是会继续可用而收费的），来防止自己不知道用了很多产生收费。

以上就是，我们今天关于使用Dify开发AI 智能体 的一个简单的小应用，感谢阅读！

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