Dify+deepseek文档翻译器：手把手大模型工作流实现，按需调整风格

之前我们聊过不少工作流节点的用法，今天来一个实战——用 Dify + DeepSeek 搭一个文档翻译器。需求很清晰：用户上传一个本地或在线文档，指定目标语言，系统自动翻译，并且能根据用户后续要求调整翻译风格。

先看效果。我用之前那篇《发疯文学的句子文案大赏》做测试，指定翻译成英文，模型用的是 DeepSeek-v3。

第一次输出结果如下：

第二次我提示要“浪漫主义”风格，输出结果明显做了风格调整，说明按需调整的功能跑通了。

详细操作步骤

1. 添加“开始”节点，配置输入参数

先拖一个“开始”节点进来，设置好两个输入参数：

• “文件”——选择单文件格式
• “目标语言”——选择文本

2. 分支路径设计

为了让用户在第一轮输出后还能按需调整，这里需要加一个判断节点：检查当前是否是第一轮对话。如果轮数等于0（注意：第一轮计数是从0开始的），走分支1；如果大于0，说明用户已经看过结果并提出修改要求，走分支2。

3. 分支路径1：提取文件内容 + 翻译输出

这个分支做三件事：

• 用“文件提取器”节点把上传的文档转换成纯文本。
• 将提取出的文本赋值给一个变量（比如叫 text），方便后续LLM节点引用。
• 添加LLM节点（模型选 DeepSeek-v3），完成翻译并打印结果。

注意LLM节点的提示词写法：system 提示词里要包含“目标语言”参数，user 消息则是文档提取器输出的文本内容。

4. 分支路径2：用户不满意，按需二次修改

当对话轮数大于0时，说明用户已经看过第一版翻译，现在提出新的要求。这个分支需要两步：

• 添加“用户意图识别”节点——识别用户希望怎么调整（比如“改成浪漫主义风格”）。这个节点的输入是开始节点里用户在对话框输入的内容（sys.query），同时要开启记忆功能，保持上下文连贯。
• 添加LLM翻译节点，根据识别出的意图进行二次翻译并输出结果。

• 在分支2的LLM节点里，输入仍然是系统上传文件的参数 text。因为分支1已经完成了文档内容的提取并赋值给 text，所以在优化调整的分支2中不需要重新提取文档，直接引用即可。
• 用户意图识别节点一定要开启记忆功能，否则模型无法理解“还按刚才那个文件，改一下风格”这类指令。

整个工作流跑下来，从上传文档到多轮风格调整，核心逻辑并不复杂，关键是分支判断和变量传递要理清楚。有兴趣的话可以动手试试，把翻译风格改成“正式商务”“幽默段子”甚至“古文”，效果很有趣。