【AIGC】单个模型和AI Workflow的区别，Workflow详解

引言

在日常生活中，我们经常与通用模型互动。然而，在企业和处理复杂的个人任务时，仅使用一个模型往往难以满足所有需求，通常需要一个完整的工作流将多个模型以及工具串起来来实现目标。本文旨在阐述单个模型和Workflow AI之间的差异，并深入解析Workflow AI的操作流程及其优点。

一、单个模型

1.1 定义

单个模型指的是利用单一的AI模型来解决特定的问题。这类模型可能是预先训练好的，或者专门为某项任务定制训练。核心概念在于“一个任务，一个模型”的策略。

1.2 特点

1. 任务专一性：单个模型通常针对特定任务进行优化，例如图像分类、文本生成或语音识别。

2. 模型复杂度：由于任务专一，模型通常较为简单，参数较少，训练和推理速度较快。

3. 适用场景：适用于任务明确、需求单一的应用场景，如人脸识别、垃圾邮件过滤等。

1.3 局限性

1. 灵活性差：单个模型难以适应多任务或多场景的需求，扩展性有限，而且需要特殊地训练或者微调，成本很高。

2. 泛化能力弱：由于模型专一，其泛化能力相对较弱，难以应对复杂多变的实际问题。

二、Workflow AI

2.1 定义

Workflow AI是指通过组合多个AI模型和非AI组件（可以是网络请求或者RAG），形成一个完整的工作流程（Workflow）来解决复杂问题。Workflow AI的核心思想是“多个模型，一个流程”。

2.2 特点

1. 任务多样性：Workflow AI可以处理多种任务，通过不同的模型组合来解决复杂问题。

2. 灵活性强：Workflow AI具有很高的灵活性，可以根据需求动态调整工作流程，适应不同的应用场景。

3. 扩展性好：通过添加新的模型或组件，Workflow AI可以轻松扩展，应对不断变化的需求。

2.3 工作流程

Workflow AI的工作流程通常包括以下几个步骤：

1. 数据输入：将原始数据输入到Workflow中。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、标准化等预处理操作。

3. 模型调用：根据任务需求，调用不同的AI模型进行处理。

4. 数据后处理：对模型输出的结果进行后处理，如格式转换、数据融合等。

5. 结果输出：将最终结果输出给用户或下一环节。

2.4 优势

1. 高效性：通过合理的工作流程设计，Workflow AI可以高效地处理复杂任务，提高工作效率。

2. 可维护性：Workflow AI的模块化设计使得系统更易于维护和更新。

3. 可解释性：通过明确的工作流程，Workflow AI的决策过程更加透明，便于理解和解释。

三. Workflow 作用

1. 除模型外的多功能附加，包括发送和获取请求，添加rag，以及functionCall等类似功能（获取小红热榜，必应搜索等）
2. 复杂功能拆解成多个简单功能。例如一个复杂的意图识别功能，可以拆解为多个简单功能再让模型执行，例如先找某些关键话术或者关键词，接下来读取对应回应，之后根据不同回应做出不同识别。
3. 工作流固定且清晰，可以快速定位数据在哪个环节出了问题。
4. 一个工作流可以提取为工具，作为另一个工作流的某个工作流节点

四、单个模型与Workflow AI的区别

4.1 任务处理方式

单个模型：专注于单一任务，通过一个模型完成任务。

Workflow AI：通过多个模型和组件的组合，处理复杂任务。

4.2 灵活性与扩展性

单个模型：灵活性较差，扩展性有限。

Workflow AI：灵活性强，扩展性好，可以根据需求动态调整。

4.3 适用场景

单个模型：适用于任务明确、需求单一的场景。

Workflow AI：适用于任务复杂、需求多样的场景，例如你可以使用一个工作流把小红书热门排行榜爬下来，然后发请求自动存在你的数据库中。

五、构建Workflow AI的应用推荐

无编码编排推荐，dify，coze(国内版叫扣子)，fastgpt

bot商店会有多功能的别人提前做好的机器人。

有编码编排：langChain。

六、总结

Workflow AI可以被视为单模型AI的高级形式。单个模型简单直接，适用于单一任务；而Workflow AI则因其灵活性和扩展性，更适合应对复杂的、多方面的需求。随着AI技术的进步，Workflow AI的优势将愈发显著，成为解决复杂问题的关键工具。通过精心设计和优化，Workflow AI不仅能够高效处理复杂任务，还能提升系统的可维护性和透明度。未来，Workflow AI有望在更多领域发挥关键作用，促进各行各业的智能化转型。