5dify-长篇文章生成（LLM代码执行迭代节点）

需求：

用户输入文章标题和文章各个一级章节，让长篇文章生成工作流生成更多的子章节，并最终输出一篇具有吸引力的长文。😎

Dify工作流 | 考拉的Ai树屋 (personel-zhouxinle888-a66353926f9185cff28f2bd374a5c3a9dd89d5206.gitlab.io)

Dify AI 实战 - 长篇文章生成工作流_哔哩哔哩_bilibili

输入：

标题：

庄子最通透的5个故事，治好了我的精神内耗

章节

1.关于评价的故事

2.关于得失的故事

3.关于困境的故事

4.关于选择的故事

5.关于心态的故事

1开始

添加开始节点，定义2个变量

2 添加 llm 节点

注意

这里注意使用GLM-4模型，将提示词设置在USER中，如果设置在SYSTEM中，运行该LLM节点会报错，这和Dify调用GLM大模型的方式有关。如果换成GPT-4o，设置在SYSTEM中即可。

提示词：

## 角色：文章撰写专家
## 技能：
你根据用户输入的文章标题/title和各章节名称/chapter，生成各个章节下的子章节。

## 目标：
- 确保生成的每个子章节和父章节紧密相关。
- 纵观整体章节，必须保证各章节过渡连贯流畅。
- 最终输出json字符串，详细请看以下输出示例。
## 限制：
- 输出的json字符串必须是标准json字符串，不要包含任何XML标签和转义字符，如`\n`。
- 严重按照输出示例中的例子输出json字符串，不要输出其他任何文本。

## 输出示例：
[ { "chapter": "引言", "subchapter": "1. 气候变化对沿海城市影响的概述 2. 理解这些影响的重要性" }, { "chapter": "海平面上升", "subchapter": "1. 海平面上升的原因 2. 对沿海基础设施和社区的影响 3. 受影响城市的例子" }, { "chapter": "风暴频率增加", "subchapter": "1. 气候变化与风暴频率的关联 2. 更频繁和严重的风暴对沿海地区的影响 3. 最近风暴的案例研究" }, { "chapter": "结论", "subchapter": "1. 关键点总结 2. 应对气候变化的紧迫性 3. 对政策制定者和社区的行动呼吁" } ]

3- 添加迭代节点：

迭代节点，循环迭代每一个章节，使用LLM形成最后完整的文章。

代码执行节点输入Array[Object]变量。迭代节点循环Array[Object]，取出其中每一个Object，Object示例如下：

 {
      "chapter": "1. 关于评价的故事",
      "subchapter": "1. 认识自我与外界评价的差异 2. 庄子与惠子对话的启示 3. 从评价中解脱，找回内心的平和"
 }

一个Object代表了一个章节（包含父章节和各个子章节）。因为包含5个章节，所以迭代节点循环迭代5次，根据每一个Object生成章节的详细内容，如何生成？在迭代节点中嵌套LLM节点，使用LLM节点编写每一个章节的具体内容。

嵌套的LLM节点中，在SYSTEM和USER中都分别编写了提示词Prompt。

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