为啥要使用Dify创建工作流呢？一个基于流程的智能体的实现，特别是基于业务的实现，使用Dify去实现时，通常都是一个对话工作流，当设计到相对复杂一些的流程时，如果将所有逻辑都放在对话工作流中去实现，那么这个对话工作流是比较复杂的，涉及的组件会很多，看上去就比较复杂，就和咱们使用程序实现某个功能时，需要模块化一样，一个工作流就对应于一个相对独立的功能模块，可以简化主模块对话工作流的复杂度，便于修改和维护，同时也可以方便重用。

本文使用一个问卷调查的工作流量来演示创建工作流出过程，问卷调查工作流可以广泛的应用于各种测试和评估的场景。如：心理测试、教学考试。这里以焦虑自评量表做为案例。

1、开始：设置三个入参，分别是query(检索内容）、index(问题序号)和history(问题和答案，方便评分和总结）

2、检索知识库（知识库中有一张焦虑自评量表文档）基于父子分段（向量检索，不使用混合检索是因为向量检索在此案例中更准确，嵌入模型试验bge-m3，TopK=3）

3、使用大模型从检索的内容中输出所有问题、选项及问题数量

4、解析问题列表、选项及问题数量

5、条件判断，为了演示方便，设置为常量3，实际应该设置为变量count（有20道题）

6、按index输出测试题(index初始值为1）

7、当所有题都答完时，输出评分及评估报告。

8、发布为工具，工具调用名称可以自定义，方便在对话工作流中调用。

9、在对话工作流中调用时，需要设置会话变量query、index及history，并维护index+1及history存储的逻辑（代码执行、变量赋值）。