【AI 100 个企业级应用】- 1、实战Dify.AI汽车车型在汽车销售业务中的应用

飞哥

2025-07-21

【AI 100 个企业级应用】- 1、实战Dify.AI汽车车型在汽车销售业务中的应用。关注AI企业级场景汽车应用，总结最佳实践。

业务场景

购车前后，购车前合同约定的是 A 型车，但交付的是 B 型车，存在业务盲点，给客户、业务终端造成资产损失
业务审核对车型的不熟悉，对相似车型无法判断是否同一车型
内勤、风控人员审批判断的效率低
补充场景：二手车、新车的销售，汽车租赁的残值评估
合格证上面的车型和汽车登记证书上面的车型对比（利用 OCR 识别出车架号，再利用第三方 API 数据查询车架号对应的车型）

解决方案

采用 Dify.ai + 豆包模型做 1 个工作流集成到内部系统。为什么用豆包？豆包、懂车帝都是头条系，有天生的数据源优势。从侧面验证了，AI 要做得好，数据是基础。

1、设置模型供应商Volcengine模型

配置 doubao-seed-1-6-flash-250615 模型，如何找不到，可以更新下 dify.ai 或更新下 Volcengine 插件其他 doubao LLM 模型也都支持，或者用通义千问，支持 chat、LLM即可。

步骤2、创建工作流应用

创建其他应用类型也可以，应用名称&图标：汽车车型对比，这里是做成工作流，后续做成“访问API”供其他系统调用。

步骤3、节点设置，开始、LLM、结束

3.1 节点设置 - 开始

设置 2 个必填文本字段、 car_model_1、car_model_2

3.2 节点设置 - LLM

开始节点后面添加 LLM 节点

模型选择 doubao-seed-1-6-flash-250615，您也可以用其他模型

SYSTEM 输入如图

在 SYSTEM 下面还有 1 个输出变量设置 “结构化输出”

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "the_some": {
      "type": "string"
    },
    "car_model_remark": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "the_some",
    "car_model_remark"
  ],
  "additionalProperties": false
}

3.2 节点设置 - 结束

设置输出变量 text 为 LLM.text

步骤4、分布应用，测试结果

输入星越2025款 2.0TD 两驱行云版，星越2025款 2.0TD 高功自动两驱东方曜揽星版

结果

{ "the_some": "否", "car_model_remark": "星越2025款 2.0TD 两驱行云版与星越2025款 2.0TD 高功自动两驱东方曜揽星版配置不同" }