搭建AI工作流：DeepSeek+Dify自动化实战指南
一、为什么需要自动化工作流？
1. 重复性工作的痛点
你是否每天花费大量时间处理这些任务？
- 文档处理：手动整理表格、清洗数据、格式转换
- 邮件回复：反复撰写类似的客户咨询回复
- 数据录入：从不同来源复制粘贴数据到系统中
- 报告生成：每周/每月重复制作相同的报表
这些工作不仅枯燥，还容易出错
2. 谁适合使用自动化工作流？
- 无编程经验者：只要会使用电脑，就能通过本教程实现自动化
- 有编程基础者：可以快速搭建原型，节省开发时间
- 企业管理者：提升团队效率，降低运营成本
- 个人用户：解放双手，专注于更有价值的工作
3. 你需要准备什么？
- 一台能上网的电脑
- 一个DeepSeek API账号（免费注册，赠送10元额度，只要不是大量文本的处理够用好几个月了）
- 一个Dify账号（免费注册）
- 学习的热情和一点点耐心
- 有什么不明白的，或者遇到报错，都可以进行留言，我会逐一回复的
二、环境准备与工具介绍
1. DeepSeek API快速入门
（或者使用本地搭建的模型也可以，往期文章里也有部署教程，本文尽量让无编程经验的文科生也可以实现自动化处理日常任务，所以使用api更加简单）
- 简介
API 可以简单理解成某个功能，为了开放给其他人使用，所以指定了一个网络地址，用户只需要请求这个地址，就可以使用该功能，并得到该功能处理后返回的数据。
- API申请指引
点击右上角的API开放平台，进行注册账号
进来后就会发现送了10元额度
点击左侧菜单的API keys，点击创建API key，输入任意名字，点击创建
点击复制，这个自己保存到某个地方，比如微信发送给自己，关闭后就无法查看了，相当于是一把钥匙，你使用这个钥匙去访问API接口，官方服务器就知道本次来访问的用户是谁，是否还有余额
到这里第一步就完成了。
2. Dify平台配置
无论是windows还是linux系统，可以使用docker来安装比较简单
打开docker官网Docker: Accelerated Container Application Development
windows直接下载Docker Desktop进行下载，点击下一步下一步安装即可，双击图标启动
然后Releases · docker/compose 这个下载页面选择任意版本进行下载
然后按下win键+R，输入cmd，点击回车，或者右键开始菜单，选择终端管理员
输入docker-compose –version，是否能查看到版本信息，如果不行的话添加一下环境变量
Linux(mac，cenros，debian等)用户直接使用以下两个命令安装即可
yum install -y docker
yum install -y docker-compose
（网上教程很多，不展开说明了）
Dify开源地址：
本地安装了git工具的可以直接下载
git clone https://github.com/langgenius/dify.git没有的也可以直接在网站页面下载压缩包进行解压
然后进入到下载的文件夹中的docker目录
在这个目录打开终端，输入
docker-compose up -d就会自动下载所需镜像进行启动了
看到以下界面，就是启动完成了
打开浏览器输入
http://localhost/install进入管理页面进行创建账号
然后直接进入主界面进行登录
http://localhost到这里所有需要的软件就安装完成了
然后需要在dify中集成deepseek服务
点击右上角头像，点击设置
然后选择模型供应商，选择deepseek，如果是本地部署的也可以选择对应的图标进行适配
输入之前获取的api key，点击保存
如下所示就是添加完成了
三、实战案例1：智能数据清洗
场景：文本数据清洗
- 背景：你有大量需要处理的文章，文章包含标题，正文等，其中包含部分英文文章
- 目的：将文章中的英文数据翻译成中文
在Dify中点击创建空白应用
这里有很多类型可以选择，我们选择工作流，输入任意名称，点击创建
进来后会有一个这样子的界面
下班了，下次再更
四、实战案例2：自动化邮件客服（未完成）
场景：跨境电商咨询回复
- 邮件内容解析流程设计
- 多语言识别配置
- 紧急程度判断规则
- 智能回复生成策略：
- 使用DeepSeek生成草稿
- 合规性检查过滤器设置
- 自动发送与工单归档（流程图示意）
五、高级技巧与避坑指南
- 性能优化方案：
- 批量处理配置参数
- API调用频率控制
- 常见错误排查：
- 鉴权失败处理（附错误代码截图）
- 数据格式异常解决方案
