如何搭建自己的AI操作工具流？
搭建AI工具流这事我折腾了小半年，踩的坑够写一本避坑指南了。挑三个最狠的说说。第一个坑：选型时只看功能列表不看深度。一开始我被Zapier的8000+集成唬住了，觉得集成数量多就是好，结果用了才发现很多集成只能做最基础的触发，深度操作根本不支持。后来切到Make，它的可视化分支逻辑和路由器设计确实舒服，1500+集成数量少一半但每个集成的深度都够用。第二个坑：低估了RAG工程的细节。Dify的知识管道理论上看很美好，文档上传自动分块嵌入检索一条龙。但实际跑起来，分块策略选错了检索全废，嵌入模型选便宜的结果召回率惨不忍睹。我后来把每一步都拆开调，换解析器、写自定义分块逻辑、对比不同嵌入模型的召回效果，前前后后调了两周才稳定。说真的，RAG的可靠性完全取决于这些看似平凡的细节。第三个坑：没算清楚模型调用成本。Dify开源免费，但模型API要钱。白天用DeepSeek处理中文，夜间切GPT-4处理英文，这个切换策略看起来合理，但量上来之后账单涨得飞快。后来我做了个成本监控面板，按调用频次和Token消耗做了配额管理，才把月费压下来。搭工具流不是搭完就完了，持续优化才是真正的长期工程。
发布于 福建
分享
评论
赞
未登录
友善发言
评论
加载中
