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AI 低代码工作流搭建：用可视化工具构建 AI 应用
使用 Langflow、Dify 等低代码工具，无需编写复杂代码就能搭建 RAG 应用、AI Agent 和自动化工作流
25 分钟 4 个步骤2026-09-05
分享：
1理解低代码 AI 工作流的基本概念
低代码 AI 工作流工具的核心思想是"可视化编排"：
**核心组件**：
- **输入/输出节点**：定义工作流的输入和输出
- **LLM 节点**：调用大语言模型进行处理
- **Prompt 模板**：定义提示词模板，可动态填充变量
- **知识库（RAG）**：连接向量数据库，实现文档问答
- **工具节点**：调用外部 API（搜索、计算、翻译等）
- **逻辑节点**：条件判断、循环、分支等控制流
**适用场景**：
- 搭建企业知识库问答机器人
- 自动处理文档、生成报告
- 多步骤数据提取和分析
- 客户服务自动回复
**优势**：无需编程基础，可视化调试，快速迭代，易于维护。
小贴士
- 低代码工具适合快速原型验证，复杂生产系统建议结合代码开发
- Langflow 适合纯可视化搭建，Dify 更适合需要用户管理和权限控制的企业场景
- 使用本地模型（如 Ollama）可以降低运行成本，适合文档处理等非实时场景
- 工作流设计时建议先画流程图再拖拽组件，避免反复修改
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