Dify Workflow: попрощайтесь с громоздкой стыковкой API, генерируйте код и параметры запроса одним щелчком мыши

В цифровую эпоху API (интерфейсы прикладного программирования) стали краеугольным камнем взаимодействия между различными программными системами. Однако традиционные методы взаимодействия с API часто оказываются неэффективными и разочаровывают разработчиков.

Сталкивались ли вы со следующей дилеммой:

• Документация Skybook: Документация по интерфейсу неясна, а описания параметров расплывчаты и запутанны.
• Терминологический лабиринт: Существует бесконечное множество терминов, и новичкам приходится тратить много времени на изучение информации, чтобы разобраться в ней.
• Параметрические черные дыры: Сложная документация по API содержит множество параметров и головокружительное количество комбинаций настроек.
• Дублирование труда: Каждый раз, когда вы взаимодействуете с новым API, вам нужно снова и снова читать документацию, писать код, отлаживать и тестировать, что отнимает много времени и сил.

Эти проблемы не только снижают эффективность разработки, но и увеличивают расходы предприятий на НИОКР. Чтобы решить эти проблемы, компания Dify запустила новый рабочий процесс, цель которого - использовать технологию искусственного интеллекта для упрощения процесса стыковки API и освободить разработчиков от утомительной работы с документацией.

Dify Workflow: интеллектуальный помощник API

Dify Рабочие процессы похожи на интеллектуальных помощников, которые автоматически читают и понимают документацию по API и превращают ее в код и информацию, которую разработчики могут легко использовать. В своей основе они используют большие модели искусственного интеллекта для семантического разбора и обработки документов API.

Весь процесс происходит следующим образом:

1. Извлечение документов: Рабочие процессы Dify поддерживают несколько источников документации по API:
   • Местная документация: Поддерживает загрузку документов в форматах Word, Markdown, PDF и других.

     

   • Онлайн-документация: Поддерживает ввод URL-адреса документа API для автоматического захвата содержимого веб-страницы.
   • Файл определения API: Поддерживает прямой импорт файлов определений API в формате Swagger/OpenAPI.
2. Page Crawl: Для создания онлайн-документации по API в Dify интегрирован инструмент с открытым исходным кодом Firecrawl, который преобразует веб-контент в формат Markdown.

   Официальный сайт Firecrawl: https://www.firecrawl.dev/

   

   Пользователи могут зарегистрировать учетную запись на сайте Firecrawl, чтобы получить ключ API и установить соответствующий плагин в Dify.

   

   Dify поддерживает установку плагина Firecrawl, а локальное развертывание также является опцией для тех, кто может себе это позволить, учитывая ограниченное количество бесплатных кредитов Firecrawl.

3. Обработка моделей искусственного интеллекта: Отправьте извлеченное содержимое документов или текст в формате Markdown в макромодель ИИ для обработки.

   Рабочие процессы Dify поддерживают широкий выбор моделей искусственного интеллекта. Тесты показали, чтоqwen2.5-coder-32b-instruct Модели являются хорошим выбором по следующим основным причинам:

   1. Контекстное окно размером 128 кб, достаточное для работы с большинством документации по API.
   2. Как модель кода, она лучше справляется с задачами, связанными с генерацией кода.
   3. Все основные платформы для моделирования доступны для легкого доступа.
   4. Для пользователей с высокопроизводительными графическими процессорами (например, 4090, 5090) локальное развертывание - вариант для более быстрой обработки.
   

   Конечно, если вы ограничены в средствах, вы также можете выбрать qwen2.5-coder-7b-instruct Модели. Если вы хотите добиться наилучших результатов, тоdeepseek-r1 Моделирование - тоже хороший вариант.

4. Совместимость: Рабочие процессы Dify поддерживают основные операционные системы, такие как Windows, macOS и Linux, и совместимы с Python, Java, JavaScript, Go и другими языками программирования.

Благодаря вышеописанным действиям рабочий процесс Dify может преобразовывать документы API из различных источников и форматов в унифицированные текстовые данные, которые могут быть поняты искусственным интеллектом, закладывая основу для последующей генерации кода, запроса параметров и других функций.

Документация API для генерации кода: разработка публичного номера микроканала в качестве примера

Далее на примере разработки публичного номера WeChat покажем, как рабочий процесс Dify может упростить процесс стыковки API.

Первым шагом в разработке WeChat обычно является получение токена доступа.

Официальная документация WeChat: https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/Basic_Information/Get_access_token.html

Традиционный процесс разработки обычно выглядит следующим образом:

1. Прочитайте документацию, чтобы узнать URL-адрес интерфейса и метод запроса.
2. Определите параметры, необходимые для интерфейса.
3. Найдите в документации такие ключевые параметры, как AppID и AppSecret.
4. Напишите тестовый код.
5. Запустите код и отладьте его.
6. Если возникла ошибка, вернитесь к документации, чтобы найти ее причину по коду ошибки.

С рабочими процессами Dify вышеописанный процесс можно значительно упростить. Просто введите URL-адрес документа API в интерфейсе рабочего процесса Dify, выберите язык программирования (например, Python) и нажмите кнопку Run.

Dify автоматически разбирает весь документ, интерпретирует точное значение параметров и кодов ошибок, а также генерирует примеры исполняемого кода.

Более того, Dify будет напрямую давать подсказки в комментариях к сгенерированному коду или в интерфейсе, рассказывая пользователям, как получить ключевые параметры, такие как AppID и AppSecret. Например, при разработке паблика WeChat Dify предложит пользователю перейти в "Настройки и разработка - Базовая конфигурация" публичной платформы WeChat, чтобы получить их.

Пользователи просто заполняют "Дополнительные заметки" рабочего процесса Dify полученными AppID и AppSecret и, не прибегая к специальному форматированию, нажимают кнопку Run, чтобы сгенерировать пригодный для использования код.

Скопируйте сгенерированный код в IDE, например PyCharm, и выполните его для прямого вызова API, что избавит вас от необходимости вручную писать большие объемы кода и выполнять утомительную отладку.

Помимо генерации тестового кода, Dify также поддерживает использование специальных фреймворков или библиотек для разработки. Например, при разработке на Java вы можете использовать weixin-java-mp Эта часто используемая библиотека для разработки WeChat. Пользователям просто нужно сделать запрос в Dify, даже если они не помнят полное название библиотеки, Dify может сгенерировать соответствующий код.

Кроме того, Dify поддерживает функцию завершения кода. Пользователи могут копировать существующие фрагменты кода в Dify, и Dify будет автоматически завершать код в соответствии с контекстом для повышения эффективности разработки.

Запрос параметра документации API

Помимо генерации кода, Dify workflow также предоставляет мощную функцию запроса параметров. Пользователи могут задавать вопросы прямо в документе, например, спрашивать значение параметра, особенно для тех документов, в которых в качестве имен параметров используются инициалы пиньинь, эта функция очень полезна.

Dify будет давать точные объяснения, основанные на содержании документации, чтобы помочь пользователям быстро понять, как использовать API.

Ценообразование и доступ

Dify предлагает как бесплатную, так и платную версии. Бесплатная версия включает базовую функциональность и подходит для индивидуальных разработчиков. Платная версия предоставляет более продвинутые функции и техническую поддержку и подходит для корпоративных пользователей. Пользователи могут подписаться на бесплатную пробную версию на сайте Dify.

Чтобы познакомиться с новыми рабочими процессами Dify, вы можете найти и импортировать файлы DSL в Studio на домашней странице Dify.

Резюме и перспективы

Новый рабочий процесс Dify использует технологию искусственного интеллекта для автоматического разбора документов API, генерации кода и параметров запроса, что значительно упрощает процесс стыковки API и повышает эффективность разработки. Рабочий процесс Dify может быть полезен как начинающим, так и опытным разработчикам.

В будущем Dify продолжит оптимизировать модели искусственного интеллекта, чтобы повысить точность и скорость разбора документов API. В то же время Dify будет изучать больше сценариев применения, таких как автоматическое тестирование API, мониторинг производительности API и т. д., стремясь предоставить разработчикам более полную, более интеллектуальную цепочку инструментов API. Dify с нетерпением ждет возможности сотрудничать с вами для поиска более интеллектуального и эффективного пути разработки.