互动对战排行榜在各类编程实践、知识竞赛和智能体比拼中，正成为提升参与感和公平性的关键环节。借助大语言模型和自动化流程，文本对战排行榜不仅简化操作流程，也显著提升了效率与准确性。本文以Dify平台为基础，系统介绍通过大语言模型与工作流节点协作，实现互动对战类文本排行榜的自动生成、统计与实时展示的方法。流程覆盖文本采集、智能分析、得分提取及排行榜输出，适合编程自学者理解与应用。文章目录多人互动游戏核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用多人互动游戏本工作流旨在通过大语言模型（LLM）自动化生成、统计和展示互动对战类文本排行榜，实现实时统计和战绩排名的完整流程。流程从基础的文本输入与数据采集开始，依托多种强大的模型进行语义理解、信息提取与自动评分，最终实现排行榜的动态生成与输出。整个过程中，工作流涉及到的数据处理节点和模型充分协作，确保排行榜数据的准确性与实时性。用户只需准备好包含对战内容的基础文本素材，即可高效完成排行榜的自动生成与展示。流程通俗易懂，便于初学者快速掌握和复用。核心模型模型名称说明ChatGLM-6B中文大语言模型，用于理解和处理对战文本内容。GPT-3.5-Turbo通用对话与信息抽取模型，实现多轮语义处理。文本处理自定义规则规则型分词与关键词提取，用于辅助统计和排名。Node节点