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dify案例分享-API文档生成接口代码

发布日期：2025-03-30 06:23:33 浏览次数： 1843 作者：wwzhouhui

1.前言

API接口文档（API Documentation）是一种技术文档，用于描述系统提供的接口信息，帮助开发者了解如何使用这些接口进行开发和维护。API接口文档通常由开发人员编写，并在项目开发过程中持续维护和更新。

API接口文档的主要内容

API接口文档通常包含以下关键部分：

概述

API的基本信息和目的。
版本号和更新历史。
认证

如何获取和使用API密钥或令牌。
认证流程和安全要求。

端点（Endpoints）

接口地址和请求方法（如GET、POST、PUT、DELETE）。

请求参数

参数字段名、类型、是否必填等。

响应内容

返回数据格式和内容，包括成功和失败的情况。

错误代码

可能出现的错误代码及其含义。

示例

提供实际的请求和响应示例，帮助开发者理解接口的使用

API接口文档的重要性

API接口文档是开发过程中不可或缺的一部分，它不仅帮助开发者快速理解和使用接口，还能提高团队协作效率，降低开发成本，并确保系统的稳定性和可维护性。

API接口文档是描述系统接口信息的技术文件，为开发者提供了详细的使用指南，是开发和维护系统的重要工具。

我们在很多网站上都看到过系统API在线文档。文档中包含的输入参数、输出参数、还有部分参考示例代码的。对技术人员来说通过文档可以快速实现调用该接口的测试代码。不过实际工作中及时文档写的比较详细了。但是我们在实现它的时候估计也会花费一点时间。此外有的文档并不一定提供各种编程语言对应的api示例代码。有没有办法导入在线或者离线的接口文档，一下就实现各种编程语言实现好的接口代码呢？今天就给大家带来实现api接口文档生成代码的dify工作流。

我们看一下工作流整体情况：

上面的工作流有2个分支，一个是实现在线API文档，一个是用户上传已经有的离线版接口文档。（接口文档可以是PDF、word、markdown格式），用户通过上传接口文档后通过文档提取器或者jina AI 爬取在线文档，后面在发送给大语言模型，通过大模型转换输出接口文档对应的实现代码。下面给大家介绍下工作流是如何实现的。

2.工作流实现

我们这里创建一个工作流。

开始

开始节点中我们这里设置4个值。第一个值是 file,主要是用户上传的离线API 接口文档。

第二个参数我们接受用户输入的URL 这里我们设定文本类型。

第三个参数主要接受用户输入的其他条件值，比如说用户输入的 Authorization api 值，我们需要用户这个值后最后把它写带代码里面生成。避免生成的代码还需要修改等。这里我们设定段落，因为不确定用户输入哪些接口需要的特定的值。

第四值我们做成下拉选项，让用户根据API 接口生成对应的编程语言。这里我设定curl 、python、Java、goland、nodejs等几个主流的编程语言。这个选项我们设定必填项。

4个参考设定好后，开始节点内容如下：

条件分支

这里我们做一下条件分支判断，目的是区分用户输入的是离线版本接口文档还是在线版本的API在线文档。我们使用api-url不为空作为判断依据

以上代码实现起来不算严谨，感兴趣的小伙伴可以在我们上面的工作流上修改和完善。

jina AI获取单页面

这里我们需要一个jina AI的一个组件。这个组件主要的目的是用户输入的在线api 文档，这里我们使用302.AI 的官方在线文档接口—文/图生成视频

https://302ai.apifox.cn/api-256199633 案例讲解。

上面是一个标准的API 接口文档，我们需要利用jina AI来实现在线APi文档的抓取。

这里我们简单介绍一下这个Jina Reader

jina-ai可以将网页转出markdown格式的文件，公司官方网https://jina.ai/reader/

jina-ai 使用

使用方法

1.访问网站https://jina.ai/reader/

我们在左边输入需要抓取的URL链接，然后点击下面获取内容按钮，点击后右边就会把网页内容转换成markdown格式

使用api 接口方式

以上是在jina-ai网站上实现网页爬取。我们这里用到了dify工作流里面 jina-ai 内置组件来实现。

使用之前我们需要对这个组件授权添加apikey

授权完成后，就变成可用状态

有的小伙伴可能会问，这个APIkey 在哪里获取，要钱吗？

我们可以在 https://jina.ai/reader/ 网站上获取。目前这个api 送50万个（我测试使用基本上是够用的）

以上是关于jina-ai方面的知识，我们回到dify工作流中添加一个获取单页面的jina-ai ，如下图。

输入变量这里，我们主要是接受开始节点api_url，这个其实很好理解输入用户输入的网站地址信息让 jina-ai来爬取当前单个页面信息

文档提取器

这个文档提取器在这里和上面jina AI 是一个并行关系，主要的目的是解析用户输入的离线的API 接口文档。这个组件用的比较多，我们这里就不做详细展开。

变量聚合器

这个变量聚合器，我们在之前文章中《dify案例分享-基于多模态模型的发票识别2-多种发票识别》使用过。这里我们就不做详细展开。

主要目的是把文档提取器和网页获取的信息合并。本质上2个返回的结果都是接口文档内容信息。

llm大语言模型

这里我们使用llm大语言模型实现api 接口文档转换成代码实现文本生成。模型这块我们使用硅基流动提供的Qwen/QwQ-32B模型

系统提示词如下：

# 你是一个软件工程师，帮助用户解读API文档并直接生成代码。
## 工作流程
1. 根据用户的要求解读API文档
2. 简要想用户介绍API文档中涉及到的接口
3. 根据用户的要求使用{{#1740959153996.language#}}编写测试代码

## 工作要求
1. 如果在输入的接口文档找没有找到接口，请向用户澄清。
2. 如果输入的接口文档中找到了多个接口，请向用户澄清具体是哪个接口。
3. 如果文档中涉及到了api-key或认证相关内容，可以使用用户提供加入到接口中。
4. 如果文档中提及了某些必须传入的参数和认证用的api-key，而用户没有提供，请告知用户未生成代码的具体原因，并询问用户该如何处理必需的参数。如：按照API文档的描述，在调用XX接口时，需要提供XX参数，并询问用户该如何处理？
5. 请注意API文档中描述的输入和输出参数的格式，严格按照文档中描述的格式组织代码。

## 输出格式
1. 编写测试代码
2. 解释每个输入参数和输出参数具体的含义

这里我们还需要输入用户提示词。

接口文档内容如下{{#1740960349832.output#}}。
请使用 {{#1740959153996.language#}} 编写代码
用户要求：{{#1740959153996.other#}}

结束

后面的这个就是将大语言模型输出内容显示出来。

输出变量text 输出内容 text string

完成的工作流整体如下

3.验证及测试

因为流程中有2个测试点，离线文本接口和在线api接口。接下来我们分别测试一下。

3.1在线api接口

我们点击运行按钮，在API文档Ur 输入 api接口文档。这里我们以302.AI的一个文生视频文档接口为案例。

接口文档地址：https://302ai.apifox.cn/api-256199633

额外说明：我们填入接口需要的 Authorization Bearer xxx (方便生成的接口代码直接可以使用)

编程语言：选择python

点击开始运行按钮。

3.2 离线api接口

我们点击运行按钮，在API文档Ur 输入 api接口文档。这里我们以硅基流动I的一个文生图文档接口为案例。

接口文档地址：https://mypicture-1258720957.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/Obsidian/%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%9B%BE%E7%89%87%E7%94%9F%E6%88%90%E8%AF%B7%E6%B1%82%20-%20SiliconFlow.pdf

额外说明：我们填入接口需要的 Authorization Bearer xxx (方便生成的接口代码直接可以使用)

编程语言：选择python

点击开始运行按钮