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Dify × AISPEECH · AI Workflow

企业高频痛点的
AI Workflow 解决方案

把跨岗位重复动作抽象成 可复用模板，
用 Dify 编排层连接 LLM、AISPEECH 与企业系统

5
核心工作流
8+
覆盖岗位
4
周落地节奏

Speaker: 郑立 · DevRel @ Dify

01 · One Slide

让数字和公式“打起来”

价值公式
\( \textbf{价值} = \text{频次} \times \text{耗时} \times \text{规模} \times \text{自动化率} \)
把每一次重复，变成一次模板复用；把每一次产出，变成可追溯的闭环。
核心思路：Workflow 编排 + 系统集成 + 治理运营
场景
5
套工作流模板
覆盖
8+
岗位复用
收益
1000+
预计年节省工时
回本
3–6
个月
数字不是装饰：每个场景都绑定 输入-决策-输出-闭环 与可量化 KPI。
01 · Key Numbers

把"价值"落在 6 个数字上

用图形化指标体系，把抽象价值变成可量化、可追踪的数字

核心价值指标

01 · 效率 1000+
预计年节省工时
按岗位与频次滚动估算
02 · ROI 3–6
个月回本窗口
节省人时 × 人力成本
03 · 复用 8+
岗位可复用
+3
模板库优先共享

质量保障指标

04 · 采纳 ≥90%
采纳 / 回执率
看过 → 确认 → 执行
全流程可追踪闭环
05 · 一致性 ≥95%
信息完整 / 一致性
字段补全 + 口径统一
06 · 风险 < 5%
法务红线误报率
规则 + 评测集门禁
图形化 KPI 体系 → 每个场景都有可观测面板（而不是口号）
01 · Community

Community-Driven · 全球认可

开源生态驱动，已跻身 GitHub Star Top 100 的 LLM 应用平台。

INSTALL
1M+
Powered by Dify
POPULARITY
120K+
GitHub Stars
GLOBAL REACH
150+
国家 / 地区
ENTERPRISE
60+
行业落地
CONTRIBUTORS
1000+
开源贡献者
DOWNLOADS
550M+
累计下载量
社区势能 = 模型 / 工作流 / 插件生态的持续加速度。
01 · 痛点地图

相同动作，在 8+ 岗位被反复“手搓”

年度隐性成本（人/年）

信息同步 / 版本对齐
~200h
数据整理 / 报告撰写
~300h
流程问答 / SOP 辅导
~400h
工单/Bug 收敛与路由
~150h
会议纪要 / 行动项跟进
~100h

注：示例为典型岗位年隐性成本估算，用于量化优先级。

提炼成 5 套可复用 Workflow

信息同步官
多版本摘要 · 回执闭环
自动分析师
清洗 → 解读 → 报告
知识问答
RAG + SOP · 可追溯回答
Bug Intake
聚类/评级 · 自动路由
会议 PMO
纪要结构化 · 行动项追踪
接下来每个场景只讲 3 件事：流程、关键节点、KPI
01 · Why Now

现在做，能做到“可规模化”的关键

模型能力

总结、抽取、分类、路由、生成结构化输出 —— 终于可控、可复用。

抽取分类生成评测

工具与系统

IM/日历/JIRA/工单/BI 都有 API：把“人肉流程”变成“自动链路”。

WebhookHTTPDB插件

AISPEECH 加成

语音 → 文本（分离说话人/时间戳）让会议场景可被编排、可被追踪。

ASRDiarizationTimestamp
规模化的前提：可观测、可审计、可迭代
01 · 方法论

从“动作”到“模板”的落地闭环

选择题：先做哪条？

优先级评分
\( \textbf{Priority} = \text{频次} \times \text{耗时} \times \text{复用面} \times \text{可测性} \)
选“高频 + 高耗时 + 高复用 + 可量化”的场景，最快拿到信任与预算。
频次 耗时 复用面 可测性

交付形态：模板库，而不是一次性项目

1 识别动作
2 编排流程
3 系统集成
4 指标可观测
5 运营迭代
产物：Workflow 模板 + Prompt 模板 + 知识资产 + 评测集
02 · 五套工作流

统一骨架：输入 → 处理 → 输出 → 闭环

触发

事件/消息/定时

上下文

附件/链接/数据

生成

抽取/分类/总结

工具

HTTP/DB/插件

输出

IM/JIRA/文档

闭环

回执/指标/审计

下面每个场景：一页讲痛点与 KPI，一页讲流程，一页讲闭环与集成
01
02 · 场景 1

信息同步官：版本冲突与确认慢

痛点（谁在被耗着）

  • 同一信息向管理层/执行层/外部重复解释
  • 口径随传递失真，版本散落在 IM/邮件/文档
  • 缺少阅读回执：无法确认“看过/理解/执行”
产品商务HR行政

目标 KPI（4 个数字说话）

同步耗时↓70%
回执率≥90%
口径争议↓80%
可追溯100%
现状：反馈周期 1–2 天（缺回执）
02 · 场景 1 · 流程

多版本摘要 + 回执闭环

触发

会议/IM/邮件

上下文

附件/链接收集

分群

受众分类

生成

多口径摘要

推送

IM/邮件/群

回执

确认/追问

留痕

版本存档


trigger: webhook(meeting_end) | slash_command(/sync)
steps:
  - collect_context: fetch(attachments, links, participants)
  - segment: classify(management | execution | external)
  - generate: llm.generate(template_by_audience)
  - deliver: send(im/email, read_receipt=true)
  - close_loop: remind_unread + archive(version, confirmations)
02 · 场景 1 · 闭环

把“看过了吗？”变成可观测指标

输出物

  • 管理层 / 执行层 / 外部：不同粒度摘要
  • 版本号 + 变更对比
  • 回执清单：未读/已读/待确认
对接：日历、IM、邮件、文档

KPI 看板（示例）

同步耗时↓70%
回执确认率≥90%
口径争议↓80%
追溯完整100%
02
02 · 场景 2

自动分析师：口径不一，重复造表

痛点

  • 数据清洗、对齐口径、出结论高度依赖个人经验
  • “为什么涨/为什么跌”写报告，重复劳动
  • 变更频繁：口径漂移导致结论不可复现
输入：BI/数仓/CSV；输出：图表 + 结论 + 口径说明

目标 KPI

出报告时间↓80%
口径一致≥95%
异动召回≥90%
错误率↓60%
02 · 场景 2 · 张力

数字背后的“解释权”：异常检测 + 贡献度

核心公式
\( z = \dfrac{x-\mu}{\sigma} \Rightarrow \text{z-score 异常} \)
先找“异常”，再找“是谁导致的”（维度贡献度排序），最后把解释写进报告。
关键不是“算出来”，而是可复现：口径版本 + 数据血缘 + 报告版本化

异动贡献度（示意）

渠道 A
0.68
地区 B
0.34
品类 C
0.22
其他
0.12

示意：贡献度仅用于展示报告结构，实际由口径与数据源定义。

02 · 场景 2 · 流程

清洗 → 异动 → 解释 → 图表报告

数据

BI/数仓

清洗

口径对齐

异动

检测/聚类

归因

贡献度

报告

图表+结论

分发

IM/邮件

关键闭环：口径变更必须过评测集（否则报告“看起来对、其实不对”）
03
02 · 场景 3

知识问答：专家时间被碎片化占用

痛点

  • 基础问题反复回答（制度/流程/条款）
  • SOP 散落各处，查找成本高
  • 答案口径不一致，存在合规风险
  • 法务高频：合同条款咨询、审查意见重复、审批口径不统一
现状：日均 50+ 重复问题

目标 KPI

自助解答≥60%
知识命中≥85%
满意度≥4.0/5
专家节省50%+

法务扩展指标：审查时长 ↓ 60% · 红线误报率 < 5% · 一次通过率 ↑

02 · 场景 3 · 流程

RAG + SOP：可追溯回答，拒绝胡编

用户提问
→
Dify Agent
→
结构化答案（含引用）
↓↑
制度库
SOP 库
FAQ 库
条款库

意图

分类识别

检索

Top-K

合规

敏感过滤

回复

引用来源

法务示例：合同条款咨询 / 审查输出

输入（问题/合同片段）

  • “违约责任上限能否写成 无限责任？”
  • “数据出境条款是否缺失？需要哪些补充？”
  • “付款条件是否违反公司采购 SOP？”

输出（结构化 + 引用）

  • 红线提示：高风险条款（原因 + 建议替换文本）
  • 依据引用：合同模板/制度条款/审查清单（带链接）
  • 下一步：生成 Redline 建议 → 发起审批 → 留痕

注：示例用于展示流程与输出形态，具体法律判断以企业法务制度为准。

02 · 场景 3 · 法务 Workflow

合同审查 Copilot：条款定位 → 风险分级 → Redline

输入

合同/PDF

结构化

条款抽取

红线

规则库

分级

风险 1–5

Redline

替换建议

审批

留痕归档

核心能力

  • 智能定位：自动识别关键条款（违约、赔付、数据、知产）
  • 风险分级：1-5 级风险评估 + 命中规则依据
  • Redline 生成：替换建议 + 原文定位 + 模板引用
  • 审批路由：根据风险级别自动匹配审批流
  • 全程可追溯：审查版本、批注、签署附件归档

输出强制附引用：模板条款/审查清单/制度条文

量化收益

审查时长 ↓60%
红线召回 ≥95%
红线误报 < 5%
一次通过率 ↑40%
系统对接：合同系统、OA 审批、印章、归档、DLP
合同系统 OA审批 印章 归档
02 · 场景 3 · 闭环

答案质量不是感觉：把反馈变成评测集

输出物

  • 结构化答案 + 引用来源 + 相关 SOP 链接
  • 无法回答：转人工 + 问题收集
  • 对话日志：用于评测与知识更新
  • 法务扩展：合同审查清单 + 风险条款定位 + Redline 建议
对接：IM Bot、工单系统、门户、合同/OA 审批

质量闭环（关键链路）

1 用户反馈
2 采样抽检
3 评测集
4 知识/Prompt 更新
5 回归验证
评测集是“护城河”：越用越好
04
02 · 场景 4

Bug Intake：误分拣、信息不全、返工高

痛点

  • 描述不完整：复现信息缺失导致来回沟通
  • 重复问题多：同一个 Bug 被多次报修
  • 严重级别不清：路由不准，返工率 30%+
现状：返工率 30%+

目标 KPI

Triage 时延↓70%
信息完整≥95%
误分拣↓80%
返工率↓60%
02 · 场景 4 · 张力

规则 × LLM × 相似聚类：把“分拣”做成可解释

决策公式（示意）

\( \textbf{Priority} = \text{RuleScore} + \text{LLMScore} + \text{SimBoost} \)
  • 规则：关键字/影响范围/版本命中
  • LLM：严重级别、模块归属、补问清单
  • 相似聚类：重复合并，减少噪声

结果不是“自动”，而是“自动 + 可回退”

自动补全 置信度阈值 人工兜底 审计留痕
低置信度自动转人工，关键链路不赌概率
02 · 场景 4 · 流程

自动分拣 + 补全 + 路由（写回 JIRA/工单）

入口

工单/表单

结构化

抽取字段

聚类

相似合并

评级

规则+LLM

路由

Owner/团队

写回

JIRA/工单

指标：分拣时延、误分拣率、信息完整率、返工率（按团队/模块拆分）
05
02 · 场景 5

会议 PMO：纪要耗时，行动项丢失

痛点

  • 会议多：周均 8+，纪要靠手写
  • 行动项不结构化：负责人/DDL/依赖缺失
  • 缺少提醒升级：追踪靠“人记得”
现状：周均 8+ 会议

目标 KPI

纪要耗时↓90%
遗漏率↓80%
完成率↑40%
二次对齐↓50%
02 · 场景 5 · AISPEECH

语音变成可编排事件：ASR + 说话人分离 + 时间戳

音频

会议录音

转写

ASR

说话人

Diarization

时间戳

可定位

逐字稿

结构化

AISPEECH 核心能力

  • 高精度转写：支持多语言、行业术语、口语化表达
  • 说话人分离：自动识别不同发言人（最多支持 10+ 人）
  • 精准时间戳：每句话定位到秒级，支持跳转回溯
  • 段落切分：智能分段，按议题/主题自动组织
输出：带时间戳的逐字稿 + 段落切分（支持回溯证据）

会议文本应用场景

议题抽取 决策点 行动项 风险/待决
结构化输出模板
让"纪要"变成数据：负责人/DDL/依赖/证据链接（时间戳）
可审计：每条结论都能回到原句
02 · 场景 5 · 流程

纪要结构化 → 行动项拆解 → 提醒升级

触发

会议结束

ASR

AISPEECH

结构化

议题/结论

行动项

Owner/DDL

写回

JIRA/IM

提醒

逾期升级

指标：纪要时长、遗漏率、完成率、逾期率、二次对齐会议数
03 · 平台基座

Dify Workflow：把“流程”做成产品能力

输入层
日历事件
IM 消息
邮件
工单
Dify Workflow
IF / Switch
Code (JS/Python)
Tools / HTTP / DB
Multi-LLM
RAG / KB
Tracing
插件生态：100+ 工具集成（可扩展）
输出层
IM / 邮件
JIRA / 工单
文档 / 报告
指标回传
03 · 系统集成

连接 AISPEECH + 企业系统：一层编排，双向回传

日历
IM
邮件
JIRA
工单
BI
↓
Dify Workflow 编排层
↓
LLM
AISPEECH ASR
知识库
DB/对象存储

事件入口

  • 定时、Webhook、消息事件、状态变化
  • 音频上传/会议结束触发 ASR

回传闭环

  • 写回：JIRA/工单/文档/BI 指标
  • 追踪：回执、逾期提醒、SLA
03 · 法务集成

合同 / OA 合规链路：审查 → 审批 → 留痕

系统对接（示例）

合同系统 OA 审批 印章/签署 归档 DLP/脱敏 审计日志
触发：上传合同 / 审批流转 / 签署完成

标准输出（更易验收）

  • 风险分级：1–5 级 + 命中依据
  • Redline 建议：替换文本 + 原文定位
  • 审批建议：是否必须法务/高管会签
  • 留痕：审查版本、批注、签署附件归档
03 · 法务模板库

把“审查经验”做成可复用的模板与清单

合同类型模板

  • 采购 / 销售 / NDA / 外包
  • 条款顺序与必填项
  • 强制审批路径

风险红线清单

  • 无限责任 / 赔付上限
  • 数据出境 / 转委托
  • 竞业 / 知产归属

评测与门禁

  • 误报率 < 5%（示例）
  • 变更必须过评测集
  • 版本回滚可用
模板 + 清单 + 评测集 = 法务规模化
03 · 资产化

把经验沉淀成“可复制”的四件套

Workflow 模板

YAML/可视化编排：输入、节点、输出、闭环。

Prompt 模板

按角色/场景/口径版本化，支持灰度与回滚。

知识资产

制度/SOP/FAQ/口径定义，治理与权限分级。

评测集

Golden Set + 线上采样：把效果变成可验收。

模板库 = 规模化的“复利机器”
03 · 可观测

可观测 + 可审计：让 AI 成为“工程系统”

观测指标（建议）

时延P95 / 峰值
成本Token / 次
命中RAG Hit
采纳回执/执行
质量抽检/评测

治理控制点

  • 权限分级：按角色、按系统、按数据域
  • 脱敏策略：字段级、规则 + 模型双重过滤
  • 多模型回退：关键链路可配置兜底
  • 变更门禁：模板/口径更新必须过评测集
“能跑”不够，要“能控”
03 · 风险与对策

让落地更稳：风险 → 缓解策略

数据安全

私有化/专有云部署；敏感字段脱敏；审计日志留存。

口径漂移

知识库版本管理 + 评测集门禁，变更必须可回归。

模型稳定性

缓存/多模型回退；关键节点加规则校验兜底。

采纳度

Workflow 绑定 Owner + KPI；周节奏运营；模板市场复用。

04 · 4 周落地

从 1 条 Workflow 到可复用模板库

Week 1

选 1 场景 · 采样数据 · 搭建 MVP

流程跑通指标定义

Week 2

接入系统 · 小范围试点 · 打通闭环

写回回执

Week 3

扩展 3–5 场景 · 模板复用 · 建评测集

模板化评测

Week 4

治理与运营 · Owner 制 · 可观测面板

审计运营
交付：模板库 + 指标面板 + 运维/审计策略
04 · ROI

把收益算清楚：回本不是口号

ROI 公式
\( ROI = \dfrac{(\text{节省人时} \times \text{人力成本}) - \text{平台成本}}{\text{平台成本}} \)
把每条 Workflow 的节省人时与指标（回执/完整率/错误率）挂钩，才能稳定复用。
1000+
预计年节省工时
3–6
个月回本周期
8+
岗位覆盖

回本曲线（示意）

收益
Break-even：3–6 月

示意：展示沟通结构，具体数值由团队规模与人力成本代入。

04 · 拆解

回本怎么来的：成本 × 产出 × 采纳

成本构成（示意）

模型调用可控
存储/检索分层
集成运维模板化
治理与审计必选
成本关键：限额、缓存、批处理、回退策略

收益抓手（示意）

节省人时可量化
错误率下降可追溯
采纳/回执闭环
复用覆盖规模化
关键：把“用没用”做成指标，否则没有复利
04 · 运营模型

谁来维护？怎么越用越好？

Owner 制

每条 Workflow 绑定 Owner 与 KPI：采纳/质量/成本。

周节奏迭代

周报：指标回顾 → 问题复盘 → 模板/知识更新。

模板市场

复用比构建更重要：共享模板，减少重复工程。

最终目标：Workflow 成为组织的“操作系统”

Q & A

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