Dify参数提取器使用教程：自然语言转结构化数据

一. 参数提取节点

在Dify工作流中，参数提取节点就像是一个重要信息抓取器。它能从用户说的一大堆话中抓取到重要的信息，并且将这些信息以变量的形式在后面的节点中调用。

举例：明天下午，乘坐高铁到杭州。

如果我后面的多个节点都需要调用这里的时间和地点，而不是每个节点都可以调用大模型的，所以提取就很困难。

但是通过参数提取节点就可以把用户输入内容里的时间和地点转化成变量，这样基本上可以在所有的节点中使用。

输入变量：这是你要处理的那段文字。通常是来自“开始”节点的查询（Query）或者是上一个节点的输出。
选择模型：你需要选一个大模型来干这活。因为提取参数需要模型理解语义，模型越聪明，提取的准确度就越高。
提取参数：这是最关键的一步。你需要告诉 AI 你想要什么。（下面截图中我就添加了2个参数）
- 参数名称： 给这个变量起个英文名time。
- 类型： 是数字（Number）、文本（String）、还是选择题（Select）？
- 描述： （非常重要！） 用中文告诉 AI 怎么找这个词。例如：“用户提到的城市名称，必须是地级市”。
除了定义参数，你还可以写一段“指令”来微调 AI 的行为。

示例指令：

请分析用户输入的内容。识别并提取其中涉及的时间和地点。如果 query 中包含多个地点或时间，请优先提取与主要意图相关的那个。保持输出简洁，不要包含多余的解释。

高级设置：推理模式 (Inference Mode)
- Function/Tool Calling (推荐)： 如果你选的大模型（如 DeepSeek-Chat 或 GPT-4）支持这个功能，一定要选它。这能保证输出的格式极度稳定，不会乱蹦字。
- Prompt： 如果模型不支持插件调用，就选这个。它是通过纯文字提示词来让 AI 模拟提取过程，稳定性略逊于前者。
视觉 (Vision) 开关：如果你的输入变量里包含图片，请打开这个开关。
记忆：保持关闭，参数提取通常是针对“当前这一句话”进行的。开启记忆可能会让 AI 把上一轮对话的地点带到这一轮来，导致混乱。