> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dify-6c0370d8-release-1-15-0.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 节点

> 从插件中调用参数提取器和问题分类器节点

> 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考 [英文原版](/en/develop-plugin/features-and-specs/advanced-development/reverse-invocation-node)。

插件可反向调用 Dify Chatflow/工作流应用中某些节点的能力。

插件可调用 `ParameterExtractor` 和 `QuestionClassifier` 节点。这两个节点封装了复杂的提示词和代码逻辑，借助 LLM 完成难以用硬编码规则解决的任务。

## 调用参数提取器节点

### 入口

```python theme={null}
    self.session.workflow_node.parameter_extractor
```

### 接口

```python theme={null}
    def invoke(
        self,
        parameters: list[ParameterConfig],
        model: ModelConfig,
        query: str,
        instruction: str = "",
    ) -> NodeResponse
        pass
```

* **`parameters`**：要提取的参数列表。
* **`model`**：符合 `LLMModelConfig` 规范。
* **`query`**：参数提取的源文本。
* **`instruction`**：LLM 可能需要的附加指令。

关于 `NodeResponse` 的结构，详见 [通用规范定义](/zh/develop-plugin/features-and-specs/plugin-types/general-specifications#noderesponse)。

### 使用场景

以下示例从对话中提取人名：

```python theme={null}
from collections.abc import Generator
from dify_plugin import Tool
from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage
from dify_plugin.entities.workflow_node import ModelConfig, NodeResponse, ParameterConfig


class ParameterExtractorTool(Tool):
    def _invoke(
        self, tool_parameters: dict
    ) -> Generator[ToolInvokeMessage, None, None]:
        response: NodeResponse = self.session.workflow_node.parameter_extractor.invoke(
            parameters=[
                ParameterConfig(
                    name="name",
                    description="name of the person",
                    required=True,
                    type="string",
                )
            ],
            model=ModelConfig(
                provider="langgenius/openai/openai",
                name="gpt-4o-mini",
                completion_params={},
            ),
            query="My name is John Doe",
            instruction="Extract the name of the person",
        )

        extracted_name = response.outputs.get("name", "Name not found")
        yield self.create_text_message(extracted_name)
```

`NodeResponse` 是定义在 `dify_plugin.entities.workflow_node` 中的 Pydantic 模型，包含 `process_data`、`inputs` 和 `outputs` 三个字典字段。提取出的值存放在 `response.outputs` 中。

## 调用问题分类器节点

### 入口

```python theme={null}
    self.session.workflow_node.question_classifier
```

### 接口

```python theme={null}
    def invoke(
        self,
        classes: list[ClassConfig],
        model: ModelConfig,
        query: str,
        instruction: str = "",
    ) -> NodeResponse:
        pass
```

`ClassConfig` 同样从 `dify_plugin.entities.workflow_node` 导出。接口参数与 `ParameterExtractor` 一致，最终结果存放在 `response.outputs["class_name"]` 中。