dify的WORKFLOW_ID

### Dify Workflow ID 的配置与使用 Dify 是一个开源的大规模语言模型应用开发平台，提供了直观的界面来组合人工智能工作流 (AI Workflow)、检索增强生成管道 (RAG Pipeline) 和代理功能等特性[^1]。Workflow ID 在 Dify 中用于标识特定的工作流程实例。 #### 工作流 ID 的作用在 Dify 平台中，`WORKFLOW_ID` 主要用来区分不同的工作流逻辑。通过设置 `WORKFLOW_ID`，可以实现对不同业务场景的支持以及更灵活的任务调度管理。 #### 配置方式以下是关于如何配置和使用 `WORKFLOW_ID` 的具体说明： 1. **环境变量配置** 可以通过环境变量的方式定义 `WORKFLOW_ID`，这通常是在部署阶段完成的操作。 ```bash export WORKFLOW_ID="your_custom_workflow_id" ``` 2. **代码中的动态指定** 如果需要在运行时动态调整，则可以在调用 API 或 SDK 时传入参数。例如，在 Python 脚本中可以通过如下方式进行传递： ```python import requests url = "https://api.dify.example/workflow/execute" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "workflow_id": "your_custom_workflow_id", "input_data": {...} # 输入数据结构取决于实际需求 } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) result = response.json() print(result) ``` 3. **UI 界面操作** 对于不熟悉命令行或者编程技术栈较弱的开发者来说，也可以借助图形化用户界面手动输入对应的 WorkFlowID 值并保存下来供后续执行所用。 #### 注意事项 - 每次修改后的配置都需要重新启动服务才能生效； - 不同版本之间可能存在兼容性差异，请务必参照官方文档确认最新指导方针[^1]。 ```json { "example_config_file_content": [ { "key": "WORKFLOW_ID", "value": "sample_value_for_this_field" }, ... ] } ```

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