在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，如何确保返回结果的准确性和可重复性是一个常见的挑战。本文将结合 Dify + LLM 的使用经验，介绍如何设计一个精确的 LLM 任务处理流程，避免传统 LLM 输出中的随机抖动问题，并通过合理的客户端逻辑处理和 Dify 编排实现精确的任务执行。
1. 理解 LLM 输出的随机性
在很多任务场景下（例如代码修改），LLM 的输出可能存在一定的随机性。这类似于 UDP 协议的传输乱序性。LLM 模型在生成输出时，会因为其"开放"接口特性，输出存在不确定性。在需要精确控制结果的情况下，这种随机抖动会带来困难。例如，同一个输入文本，多次调用 LLM 可能返回不同的函数名，无法保证一致性。
为了弥补这种不精确性，可以引入额外的控制层，类似于 TCP 协议中的重传机制，通过层级化的处理流程，保证最终结果的一致性。
2. 使用 Dify 来编排 LLM 节点
Dify 是一个无状态的服务编排工具，能够将 LLM 节点进行封装和编排，在调用过程中自动传递所需的上下文信息。Dify 使得我们能够简化复杂逻辑的实现，将 LLM 任务的处理分步执行。
使用 Dify 的基本思路：
- 节点设计 ：在 Dify 中，通过设置不同的节点类型（如
if-else if-else节点）来根据输入的任务类型、模型名称等参数，选择相应的 LLM 节点进行处理。 - 流程控制 ：每个任务的执行过程都通过
if-else控制流来进行分发，模型处理完毕后会直接进入end节点，完成任务的整个流程。 - 无需复杂逻辑：Dify 本身并不适合进行复杂的逻辑处理，而是作为一个 LLM API 的编排工具，依赖于客户端的逻辑来处理需要的上下文信息。
3. 在客户端编写逻辑
对于复杂的任务，客户端负责提供额外的逻辑处理。Dify 仅仅是一个工具，用于编排和调用 LLM 节点，真正的上下文信息和业务逻辑应当由客户端控制。通过客户端，可以实现以下几种操作：
- 动态获取上下文：在客户端环境中，根据实时的数据和状态传递上下文信息给 Dify，供 LLM 节点使用。
- 任务状态反馈 ：客户端负责管理任务的状态（成功或失败），并通过
checker检查任务的输出。如果任务没有达到预期结果，客户端可以触发修复机制，重新调用 LLM 节点进行调整。
这种设计方式使得 LLM 在面对精确任务时更加可靠，避免了纯粹依赖模型返回结果的错误假设。
4. 检验任务是否成功与修复机制
为了实现 LLM 的精确任务完成，客户端还需要实现一个任务检验机制。这个机制通常包括以下步骤：
- 返回结果检验 ：当 LLM 返回结果时，客户端通过
checker节点检查返回值是否符合预期。checker负责判断结果是否成功，若不成功，则触发下一步修复操作。 - 修复机制：如果任务失败，客户端会使用泵机制（即循环修复机制）重复调用 LLM 节点，直到任务成功。每次调用时，可以将新的上下文或不同的提示词传递给 LLM，确保任务能够逐步接近正确结果。
典型的任务修复流程：
flowchart LR A[任务开始] --> B[调用 Dify 执行任务] B --> C{任务结果是否成功?} C -- 是 --> D[通过 checker 检查成功] C -- 否 --> E[失败信息与任务结果] E --> F[调用 Dify 进行修复] F --> B F --> G{修复尝试次数} G -- N次修复失败 --> H[最终失败] G -- 修复成功 --> D H --> I[任务失败结束] D --> J[任务完成]
5. Dify + LLM 设计模式
基于上述讨论，构建 LLM 应用时的一种常见设计模式如下：
- 输入参数：首先，Dify 接受输入参数，如任务类型、模型名称和提示词。
- 分发任务 ：通过
if-else节点，依据任务类型选择合适的 LLM 节点进行处理。 - 任务处理与检验 ：任务处理完后，客户端通过
checker对结果进行检验，确保输出符合预期。 - 循环修复：若任务未成功，客户端通过泵机制进行修复，并重新调用 LLM 进行调整。
这种设计模式不仅适用于简单的任务，也能应对更复杂的场景，保证 LLM 在处理任务时达到更高的精度。
6. 避免"精确一次"假设
计算机领域有很多假设，譬如网络不会超时等，最终都未能完全实现。LLM 也类似，它并不能保证每次输出都完全正确。因此，我们需要在系统设计时考虑到这一点，采用冗余和修复机制，确保最终结果是符合预期的。
通过合理设计客户端逻辑与 Dify 编排的结合，避免将 LLM 当做完全封闭的解决方案，而是通过反复修正和调整来获得精确结果。
总结
使用 Dify + LLM 编写精确任务应用的关键在于：
- 通过 Dify 编排 LLM 节点，简化模型调用。
- 在客户端处理复杂的上下文和逻辑，确保任务成功。
- 设计任务检验与修复机制，避免依赖 LLM 返回一次性精确结果的假设。
这种设计方式使得 LLM 能够在更多复杂的实际场景中提供可靠的输出。