Dify如何提取SWOT分析要点？
在企业战略规划、市场调研或商业计划书撰写中，SWOT分析（优势、劣势、机会、威胁）几乎是不可或缺的工具。然而，传统方式依赖人工梳理信息，效率低、主观性强、难以复用。随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多团队开始探索自动化生成SWOT的方法。其中，Dify作为一款开源的AI应用开发平台，凭借其强大的可视化编排能力，正成为实现这一目标的理想选择。
不同于需要从零编码的传统方案，Dify允许用户通过拖拽式界面快速构建复杂的智能流程。它不仅能调用大模型进行文本生成，还能结合外部知识库与多步骤推理机制，真正实现“有依据、结构化、可复用”的SWOT要点提取。这背后的核心支撑，正是Prompt工程、RAG系统和AI Agent三大技术模块的协同运作。
当我们面对一家初创企业的介绍文档时，如何让机器像资深分析师一样，精准提炼出它的核心竞争力？关键在于引导模型以正确的角色、使用恰当的上下文、按预设逻辑完成任务分解。
最直接的方式是利用Prompt工程。在Dify中，开发者无需写代码，只需在编辑器中设置系统提示词（System Prompt），例如：
“你是一名资深商业分析师，请根据以下企业描述，提取其优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。要求每项列出3条，使用中文，结构清晰。”
接着将用户输入的企业简介动态注入，如“某科技公司专注于AI教育产品，拥有强大研发团队，但在市场推广方面投入不足……”，整个过程就像给模型下达一份明确的任务指令。这种设计不仅提升了输出的一致性，也避免了自由发挥带来的冗余或偏离主题。
更进一步，如果仅靠用户提供的有限信息，模型很容易“脑补”出不准确的内容——这就是所谓的“幻觉”问题。为了解决这一点，Dify引入了RAG（检索增强生成）机制。简单来说，系统会先从已上传的知识库中查找相关背景资料，再把这些真实数据作为上下文提供给模型。
比如，在分析一家医疗AI公司时，若知识库中包含《2024年中国数字医疗政策白皮书》，当模型被问及“有哪些市场机会”时，系统可能自动检索到“国家鼓励AI辅助诊断产品进入医保目录”这条政策信息，并将其融入最终输出。这样一来，原本凭空猜测的“机会”就变成了有据可依的战略洞察。
这个过程在技术上涉及文档分块、向量化存储与语义检索。Dify支持PDF、TXT、DOCX等多种格式上传，并能自动调用嵌入模型（embedding model）将文本转换为向量，存入Weaviate、Qdrant等向量数据库。查询时则采用混合检索策略——既看关键词匹配度，也计算语义相似性，确保高召回率与准确性。
但真正的智能化不止于单次问答。一个完整的SWOT分析往往需要多轮判断、交叉验证甚至外部数据补充。这时就需要AI Agent的工作流编排能力来实现复杂逻辑控制。
设想这样一个场景：我们希望分别处理S/W/O/T四个维度，每个部分使用不同的提示模板，同时部分维度还需调用外部API获取最新行业动态。在Dify中，这可以通过可视化工作流轻松实现：
- 起始节点接收企业描述；
- 并行触发两个分支：一支调用RAG模块检索行业报告，另一支直接进入生成环节；
- 四个LLM节点分别负责生成优势、劣势、机会与威胁；
- 最后由聚合节点汇总结果，执行去重与格式校验；
- 输出标准化JSON或Markdown报告。
整个流程可通过拖拽组件完成配置，无需编写任何代码。更重要的是，Agent具备状态追踪能力，每一步的操作路径、输入输出都有日志记录，便于后期调试与审计。对于涉及合规性要求较高的企业决策场景，这一点尤为关键。
{ "nodes": [ { "id": "start", "type": "start", "data": {"input_name": "company_description"} }, { "id": "rag_retrieve", "type": "retrieval", "data": { "dataset_id": "ds_medtech_2024", "query_from": "start.company_description" } }, { "id": "generate_strengths", "type": "llm", "data": { "prompt": "请基于以下信息提取企业优势：{{context}}\n输出3条，每条不超过20字。", "context_source": ["start.company_description", "rag_retrieve.output"] } }, { "id": "generate_weaknesses", "type": "llm", "data": { "prompt": "请提取企业劣势：{{context}}", "context_source": "start.company_description" } }, { "id": "collect_swot", "type": "aggregate", "data": { "inputs": [ {"from": "generate_strengths", "key": "S"}, {"from": "generate_weaknesses", "key": "W"} ] } } ], "edges": [ {"source": "start", "target": "rag_retrieve"}, {"source": "start", "target": "generate_strengths"}, {"source": "start", "target": "generate_weaknesses"}, {"source": "generate_strengths", "target": "collect_swot"}, {"source": "generate_weaknesses", "target": "collect_swot"} ] }这段JSON定义了一个简化的SWOT生成流程。虽然实际使用中用户几乎不会直接接触这些代码，但它揭示了底层架构的灵活性：每个节点都可以独立配置，边连接决定了执行顺序，整个系统呈现出高度模块化的特点。
回到业务层面，这套方案解决了几个长期困扰分析师的实际痛点。首先是效率问题——过去手动完成一次SWOT分析可能需要数小时，而现在Dify可以在几秒内输出初稿；其次是一致性问题——不同人写的分析结论差异大，而统一的Prompt模板保证了输出风格和结构的稳定；再者是知识沉淀问题——以往每次都要重新研究，现在只要维护好知识库，就能一键复用于同类企业。
当然，要发挥最大效能，仍有一些设计细节值得注意。例如，在编写Prompt时，建议明确指定角色、数量限制和格式规范：“请以管理咨询顾问的身份，列出3条优势，每条不超过25个汉字”。这样的约束能让模型更聚焦，减少无效输出。对于敏感行业如金融或医疗，则推荐使用本地部署的大模型（如ChatGLM3-6B），在保障数据隐私的同时完成推理。
此外，性能优化也不容忽视。对于高频使用的SWOT模板，可以启用缓存机制，对相同输入跳过重复计算；而对于大型知识库，应定期清理过期文档，避免噪声干扰检索结果。
def build_swot_prompt(company_profile: str) -> str: system_prompt = ( "你是一名资深商业分析师，请根据以下企业描述，提取其优势（Strengths）、" "劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。" "要求每项列出3条，使用中文，结构清晰。" ) user_prompt = f"企业描述如下：\n{company_profile}" return f"{system_prompt}\n\n{user_prompt}" profile = "某科技公司专注于AI教育产品，拥有强大研发团队，但在市场推广方面投入不足..." prompt = build_swot_prompt(profile) print(prompt)上述Python函数模拟了Dify内部的Prompt构造逻辑。尽管平台本身已将其封装为可视化操作，但理解其原理有助于更好地调试与优化提示词效果。
从整体架构来看，Dify构建的SWOT分析系统形成了从前端交互到后端推理的完整闭环：
[用户输入] ↓ [Dify 前端界面] ↓ [后端服务层] ├── Prompt Engine → 处理提示词模板 ├── RAG Module → 检索企业/行业知识 ├── LLM Gateway → 路由至本地或云端大模型（如 GPT-4、通义千问） ├── Agent Orchestrator → 执行多步流程 └── Dataset Manager → 维护向量数据库 → 输出：结构化 SWOT 报告（JSON/Markdown/PDF）各模块之间松耦合设计使得系统极具扩展性。你可以随时更换模型供应商、接入新的数据源，甚至加入自定义插件来丰富功能边界。
如今，产品经理可以用它快速生成竞品分析框架，咨询顾问能批量处理客户资料提升交付效率，创业者也能自助完成商业计划书中最关键的战略章节。更重要的是，Dify的低代码特性打破了技术壁垒，让非技术人员也能参与AI应用的设计与迭代，真正实现了“人人可用的AI”。
未来，随着Agent自主决策能力的增强，我们有望看到更高级的应用形态：比如系统不仅能生成SWOT，还能基于当前“优势+机会”组合推荐具体战略动作，或结合宏观经济数据自动发出风险预警。那时，Dify将不再只是一个工具平台，而是企业智能决策的核心引擎之一。
这种从“生成内容”到“辅助决策”的演进路径，也正是当前AI应用发展的主流方向。而Dify所展现的能力，恰恰印证了这样一个趋势：未来的商业智能，不再是少数专家的专属能力，而将成为组织中每一个角色都能调用的基础资源。
