大家好，我是 Axton。今天，我想和大家分享一次颇具挑战也极富洞察力的实践——利用开源 AI 开发平台 Dify，从零开始构建一个高质量的 AI 翻译助手。更重要的是，我们将一同探索一种具有普适性的方法论，它能帮助我们游刃有余地驾驭各种 AI 平台。进入 2025 年，AI 翻译技术虽已远超传统机器翻译，但离完美仍有距离。因此，掌握更优的翻译增强方法，对于我们充分发挥 AI潜能至关重要。
反思工作流：AI 自我进化的翻译新范式
AI 翻译的质量瓶颈，正被一种名为”反思工作流”的精妙方法所突破。 这套由 AI 大师 Andrew Ng (吴恩达) 近期开源的理念，核心在于让 AI 对自身的输出进行”反思”和”迭代优化”。
这个流程巧妙地引入了团队协作的模式，主要包含三个步骤。首先，一个 AI 负责初步翻译，生成初稿。接着，第二个 AI 扮演批判者的角色，细致地审阅初稿，挑出不足之处。最后，第三个 AI 综合初稿和批判意见，进行深度优化，产出最终的精译版本。正如俗话所说，”众人拾柴火焰高”，这种多 AI 协作不仅提升了翻译的准确性，更使得译文在目标语言环境中显得更为自然地道。
在之前的分享中，我曾使用 Coze 平台实践过这套翻译工作流。而今天，我将目光投向了另一个强大的 AI 开发平台——Dify，再次实现这一流程。通过这个案例，我希望能和大家一起体会，如何在不同的平台上贯彻相同的理念与工作流。这正如我常引用的电影《神鞭》里的那句台词：”鞭没了，神留着。” 这里的”神”，就是我们的思想、方法和创意；而”鞭”，则是具体的工具。即便主角失去了他的鞭子，他依然能迅速成为神枪手。在 AI 开发的浪潮中，掌握核心方法远比依赖特定工具更为关键，这种灵活性让我们能自如应对万变的平台与工具。
初识 Dify：我的开源 AI 工作流新”神鞭”
Dify 作为一个开源的 AI Agent 和工作流开发平台，为我们提供了便捷创建聊天助手、AI 工作流等应用的强大能力，它与我之前介绍的 Coze 平台相比，展现出独特的优势。
首先，Dify 的核心特性是开源，这意味着我们可以将其部署在本地环境，实现数据的私有化管理。例如，我目前演示的 Dify 就是在我本地运行的。其次，Dify 使用的 AI 模型依赖用户自己的 API Key。也就是说，如果你希望调用像 GPT 或 Claude 这样的高级模型，你需要自行充值并管理 API 额度。当然，Dify 支持的模型库非常丰富（更新至 2025-05），你可以根据实际需求灵活选择。
在接下来的内容中，我将详细展示如何利用 Dify 快速搭建起这套反思翻译工作流，并特别演示如何借助 Dify 工作流的迭代功能，实现对长文本的分段翻译，从而巧妙突破多数 AI 模型 4K 输出上下文的瓶颈。更深一层，我们还会探讨，这套反思翻译工作流的意义，仅仅局限于翻译本身吗？
Dify长文翻译神器实战：构建核心三步反思流程
构建高质量翻译的核心，在于 meticulously (精心) 设计并实现包含初翻、反思、优化的三阶段 AI 协作流程。 在 Dify 中，我们可以通过其直观的工作流（Workflow）功能来实现这一点。
首先，你需要对 Dify 有个基本了解。在 Dify 平台上，我们不仅可以创建包括聊天助手、智能体、工作流在内的多种应用，还能构建自己的知识库，甚至自定义工具或利用其内置的丰富工具集。初次使用 Dify 时，关键一步是在”模型供应商”中设置你选用的 AI 模型。多数模型的配置相当简单，通常只需点击设置，然后填入你的 API Key 即可。Dify 界面还会贴心地提示你如何获取不同模型的 API Key。我个人目前主要配置了 OpenAI 和 Anthropic (也就是 Claude) 的模型（更新至 2025-05）。
要创建工作流，我们需进入”工作室”，点击创建空白应用。Dify 提供了四种应用类型：聊天助手（Chat Assistant）、文本生成（Text Generation）、智能体（Agent）以及我们今天的主角——工作流（Workflow）。熟悉我频道的朋友们都知道，我对工作流情有独钟，之前也分享过 Make、Zapier 和 Coze 等平台的工作流应用。
为了方便大家理解，我直接使用一个已创建好的核心工作流进行讲解。这个工作流的概览清晰地展示了反思翻译的三大核心步骤。
第一步：AI 初稿翻译
起始节点定义了四个输入字段：源语言 (Source language)、目标语言 (Target Language)、源文本 (Source text) 和国家/地区 (Country/Region)。其中，源文本是必填项。指定国家/地区是为了让译文更符合特定区域的语言习惯，比如美式英语和英式英语的差异。如果未填写源语言和目标语言，一个代码节点会提供默认值（例如，英语到中文）。
接着是初稿翻译 AI 节点。在这里，我实际测试时使用了 Claude 3.5 Sonnet 模型（更新至 2025-05），但为了演示，我们可以选择更经济的 Haiku 模型。此节点的关键在于系统提示词 (System Prompt) 和用户提示词 (User Prompt)。这些提示词借鉴了 Andrew Ng (吴恩达) 的开源项目。例如，系统提示词会是：”你是一位双语专家，擅长将{源语言}翻译成{目标语言}。”这里的{源语言}和{目标语言}都是变量，需要从前序节点的输出中选取，而不是直接硬编码。用户提示词则简单明了，要求 AI 将源文本翻译成目标语言，不加任何解释。
第二步：AI 批判反思
初稿完成后，会进入一个条件分支节点。这个节点的作用是判断用户是否指定了”国家/地区”。如果指定了，流程会走向一个针对性的反思翻译 AI；如果未指定，则走向另一个通用的反思翻译 AI。这是因为提示词会根据有无地区信息而有所不同。
以指定了国家/地区的反思翻译 AI 节点为例，其系统提示词除了声明双语专家身份外，关键在于第二段，它明确指示 AI：”我将提供给你一段源文本及其翻译，你的目标是优化和改进这段翻译。” 用户提示词则进一步细化任务：”你需要仔细阅读源文本及其从源语言到目标语言的翻译，然后提供建设性的批评和有用的建议来改进翻译。最终译文的风格和语气应与目标语言所在国家或地区使用的口语风格相匹配。” 提示词还会要求 AI 从准确性、流畅性、风格、术语等多个维度进行考量，并列出具体的改进建议。
由于存在两个可能的反思路径，我们需要一个变量聚合器 (Variable Aggregator) 节点。它的作用是将两条分支中实际运行并产生输出的那一个反思结果，整合为单一变量，供后续流程使用。
第三步：AI 优化终译
最后是优化翻译 AI 节点。它接收初翻稿件和反思 AI 提出的建议，产出最终优化后的译文。其模型选择和提示词配置方式与前两个 AI 节点类似。系统提示词与初翻 AI 的基本一致。用户提示词则会指示 AI：”你的任务是仔细阅读，并根据专家建议和建设性批评列表，编辑从源语言到目标语言的翻译。” 同样，源文本、翻译初稿和专家建议会通过 XML 标签清晰地提供给 AI。最后，它被要求只输出新的翻译内容，避免冗余解释。
整个流程的终点是一个结束节点，它将优化翻译 AI 的输出作为最终的”Translation”变量导出。我们可以通过一个简单的英文段落来测试这个核心流程。例如，输入一段描绘日落的英文：”The sun is setting behind the mountains, painting the sky in vibrant shades of orange and pink. A gentle breeze rustles through the trees, carrying the sweet fragrance of blooming flowers. In the distance, a bird sings its evening song, bidding farewell to another beautiful day.” 经过这三步流程，优化后的译文不仅准确，更富文采，例如将”painting the sky”优化为”渲染天空”，将”rustles through the trees”优化为”在林间低吟”，意境全出。Dify 的运行界面对于调试非常友好，其”追溯”功能会列出每个模块的输入输出，便于我们对比和优化。
攻克长文壁垒：Dify长文翻译神器的迭代分片魔法
面对超出 AI 单次处理能力的长文本，Dify 的迭代功能结合代码节点，能够巧妙地将其分解、翻译再合并，实现高质量的全文翻译。 这套包含长文分片处理的完整工作流，才算是对 Andrew Ng (吴恩达) 开源项目的完美复现。
为何要对长文本进行分片翻译？主要有两个原因。其一，尽管当前许多 AI 模型拥有庞大的 Token 上下文窗口（如 200K、128K），但它们的单次输出通常被限制在 4K Token 左右。这意味着，如果你直接丢给它一篇超过 4K Token 的文章，它无法一次性完整输出，你可能需要反复提示”请继续”。这在手动操作时不成问题，但难以整合进自动化流程。其二，将长文切分成较小的片段（例如每段 1000 词左右），AI 的翻译质量往往会更高。当然，这也存在一个潜在风险，即拼接后可能出现语义连贯性的小瑕疵，但这属于后续优化的范畴。
长文分片工作流在核心三步反思流程的基础上，增加了几个关键环节。首先，起始节点会增加一个 Max_Tokens 参数，用于设定每个分片的最大 Token 数。如果未提供，则默认（比如我设定为 800 Tokens）超过此阈值即进行分片。
核心在于一个代码节点，它负责判断源文本的 Token 总量是否超过设定的 Max_Tokens。如果超过，则根据 Max_Tokens 将原文切割成若干片段。这段代码逻辑主要借鉴自 Andrew Ng (吴恩达) 的开源项目。对于非程序员而言，如何利用自然语言让 ChatGPT 或 Claude 这样的 AI 帮我们写出能正确运行的代码，是一项必须掌握的关键技能。这个代码节点会输出两个结果：一个包含各分片文本的数组（字符串数组），以及一个表示是否需要分片的数值（1 代表是，0 代表否，因为 Dify 当时没有布尔类型，我用了数字型）。
接着是一个条件判断节点，根据前一个代码节点输出的是否需要分片的变量值，决定流程走向。如果不需要分片，则直接调用我们之前构建的核心三步反思翻译工作流。如果需要分片，则进入 Dify 的迭代 (Iteration) 节点。
Dify 的迭代节点设计得相当直观。它接收一个数组作为输入，数组元素的数量决定了迭代的次数，而每个数组元素的内容则作为迭代内部子工作流的输入。在这个场景下，子工作流就是我们之前创建的核心三步反思翻译流程。例如，如果一篇长文被切分为 6 个片段，那么这个迭代节点就会调用核心翻译流程 6 次，每次翻译一个片段。迭代节点的输出同样是一个数组，包含了所有分片翻译后的结果。
最后，还需要一个代码节点，将迭代节点输出的已翻译片段数组，合并成一篇完整的文档。后续再通过一个”组织输出”节点（如果需要的话）和变量聚合器，最终由结束节点输出完整的长文译稿。
我曾用这个流程翻译了一段长达 30 分钟视频的英文字幕脚本，共 6551 Tokens。设定每分片 1000 Tokens，Dify 将其切分为 6 个分片。使用 Claude 3.5 Sonnet 模型（更新至 2025-05）进行翻译，整个过程耗时约 6 分钟，花费了 0.48 美元（更新至 2025-05）。翻译成中文后，文本量达到了 8914 Tokens。成本虽然不算低廉，但可以通过选用更经济的模型来优化。
如何获取工作流配置文件？
为了方便大家实践，我已经将这个核心工作流的配置文件（DSL 文件）分享了出来。在 Dify 中，任何应用都可以导出为 DSL 文件。你只需访问我的网站 axtonliu.ai，在”注册获取免费红利课程”处注册或登录，进入课程后，在 GPT 和 AI Agents 板块下就能找到”Dify 反思式翻译工作流配置文件”。下载解压后得到一个 .yml 文件，在你的 Dify 工作区选择”导入 DSL 文件”，将此文件拖入即可完整复制我的工作流。
完整视频请点击观看：
全局性核心要点总结
通过这次使用 Dify 构建反思翻译工作流的实践，我有几点深刻的体会：首先，Andrew Ng (吴恩达) 提出的”反思工作流”不仅仅是一种翻译技巧，更是一种通用的 AI 性能提升范式，它通过引入批判和优化环节，显著增强了 AI 输出的质量和可靠性。其次，Dify 作为一个开源平台，其灵活性和可定制性为我们实现复杂 AI 应用提供了坚实的基础，尤其是其代码节点和迭代功能，在处理长文本等高级需求时展现了巨大威力。再者，掌握如何与 AI (如 ChatGPT、Claude) 有效沟通，让它们辅助我们编写和调试代码，是这个时代不可或缺的技能。最后，即便是看似复杂的长文本处理，通过合理的逻辑拆解和工具运用，也能变得条理清晰、易于实现。
独特深度洞见
本次实践最让我感到兴奋的一点是，这种”反思工作流”的精髓——即”生成-批判-优化”的循环——完全可以超越翻译领域，应用于更广泛的 AI 内容创作场景。无论是文案撰写、代码生成、甚至是策略规划，都可以引入类似的”反思者 AI”角色，对初步成果进行多维度评估和迭代改进，从而驱动 AI 系统向更高水平的智能迈进。这为我们开启了利用 AI 进行深度创作与复杂问题解决的新大门。
好了，今天的分享就到这里。我是 Axton，致力于通过实战应用，助你解锁 AI 与自动化的商业价值。如果你喜欢我的内容，请不吝点赞、评论并订阅我的频道，开启通知小铃铛，让 AI 真正成为你手中的强大力量。
