04Run Fast
- 负责 Dify Workflow 设计、节点数据结构以及 Gate 判断逻辑。
- Dify · Workflow · RAG · Human-in-the-loop
问题
Overview
一个基于 Dify 的客服 Workflow：把有风险或缺乏依据的问题转交人工，而不是让模型猜测。
Context
客服场景里，自信的错误回答代价最高。
Run Fast 是一个逐步判断 AI 是否应该回答的 Workflow。
Problem
总是作答的聊天机器人，有时会在没有依据的情况下回答。
有些问题超出范围，有些需要人工，有些存在风险。单个 Prompt 无法可靠地处理所有情况。
My Role
负责 Dify Workflow 设计、节点数据结构以及 Gate 判断逻辑。
Workflow design, node schemas and gate logic in Dify.
构建
Solution
在生成任何回答之前，先经过一系列明确的检查。每一步都输出经 JSON Schema 校验的结构化结果。
最后由 Evidence Gate 决定由 AI 回答，还是转交人工。
Evidence Gate 状态
no_evidence- 没有检索到相关内容，转交人工。
evidence_insufficient- 找到了一些内容，但不足以安全作答，转交人工。
answerable- 检索证据支持回答，由 AI 回复。
Architecture
- Scope Check
- Human Escalation Check
- Risk Classification
- Knowledge Retrieval
- Evidence Gate
- AI Answer / Human
04有依据的客服问题示意
- Scope
- Escalation
- Risk
- Retrieval
- Evidence Gate
- AI Answer
- 03› 风险分类
- 04› 检索知识库
- 05› Evidence Gate：answerable
- 06› AI 基于证据回复
Scope
范围检查：在服务范围内
Escalation
无需人工升级
Risk
风险分类
Retrieval
检索知识库
Evidence Gate
Evidence Gate：answerable
AI Answer
AI 基于证据回复
Key Decisions
- 01
Workflow 优先于 AgentWorkflow before agent
路径事先可知，确定性的 Workflow 比自主 Agent 更容易审计。
- 02
无证据，不回答No evidence, no answer
检索结果不支持时，AI 不应回答。“我帮你转人工”也是有效输出。
- 03
节点间结构化输出Structured outputs between nodes
JSON Schema 让每一步的输出都可被程序校验，路由从不依赖解析自由文本。
工程
Engineering
- 在 Dify 中构建的多节点 Workflow。
- 每个决策节点使用 JSON Schema 约束结构化输出。
笔记
What I Learned
Workflow 中最有价值的节点，是那个会说“不”的节点。
Tech Stack
- Dify
- Workflow
- RAG
- Human-in-the-loop
- JSON Schema