dify实操分享：附件问答助手

在低代码 AI 应用搭建领域，dify 凭借强大功能已成为当下的AI应用制作工具。本文聚焦 “附件问答助手” 这一场景，分享 dify 编排过程中的核心实现方法：

1. 对上传附件的不同类型进行精准识别与针对性内容提取；
2. 基于用户语义自动判断内容生成形式；
3. 无需依赖插件即可实现图表绘制。

先看效果：

针对文档中的某章节进行问答

一、通过节点区分附件类型并针对性识别

dify 的附件上传功能支持多类型文件，不同格式需匹配专属提取方案：内置的 “文档提取器” 节点适用于 doc、docx、txt、pdf 等文本类文件；若为 jpg、png 等图像文件或扫描件 pdf，建议借助 OCR 插件（例如当前免费的 mineru 插件）；针对 xlsx 等表格文件，则可选用 pandas 或表格数据提取插件，以提升提取的准确性与效率。

基于此，我们需先对上传文件类型进行分类，以便采用对应方案解析。具体实现可借助起始节点内置的系统变量 “sys.files”（支持单文件与多文件上传），后续衔接 “条件判断” 节点：当有文件时，通过判断文件的 MIME 类型（dify中常用到的mime类型-优快云博客）触发针对性内容提取，再结合用户问题与提取内容生成答复；若无文件上传，则直接依据问题结合上下文内容进行回应。

二、通过大模型识别用户语义并判定答复形式

在附件问答场景中，用户问题存在简单与复杂之分，需通过大模型识别问题特征后分流至对应分支处理。对此，我们将问题答复形式划分为四类：自然语言回复、图表可视化回复、表格结构化回复、流程图示意回复。实际交互中，由模型根据用户问题的具体需求，动态判断需采用哪些方式组合生成答复。

三、无需依赖插件即可生成图表

依托 dify 对 markdown 格式的原生支持，通过在提示词中嵌入特定技能指令并约束模型输出格式，即可实现图表生成。不过这一方式会导致输出速度略有下降。

以上就是本次关于 dify 搭建附件问答助手核心方法的全部分享。后续我会继续挖掘更多 dify 实用案例和进阶玩法，带来更丰富的实操分享。感兴趣的朋友记得关注我，不错过每一期干货内容～ 我们下期再见！