基于Dify实现各类报告文章的智能化辅助阅读

       大家在日常工作中经常需要阅读或审核各类报告、纪要、文章等材料,但经常由于时间有限,无法完整的阅读全文,因此就需要类似于秘书或者助手角色来帮助整理出报告的主要内容,观点和支撑信息等,这些需求恰恰是目前AI大模型的强项,因此本次就基于dify的工作流实现单个报告材料的智能化辅助阅读,支持pdf、word、txt、csv等,能够实现各类报告、文章的总体结构内容的自动阅读总结,同时根据内容提出针对性、有深度的问题供参考。具体如下,供大家参考学习。

一、数据准备

准备一个报告文件,比如本文演示用的“2025数字孪生与智能算法白皮书.pdf”,内容包含了数字孪生的核心技术、最新技术成果和数字孪生赋能各行业的应用案例等。如下图。

二、工作流程设计

总体工作流程图如下。
单文件辅助阅读流程图。

多文件辅助阅读流程图。

1.文档提取器
输入变量就是开始节点的文件或文件列表。
2.结构内容提取节点,提示词设计见下图。

<think>嗯,用户想知道怎么用Dify实现从多个文件导入内容并生成新文件。首先,我需要回忆一下Dify的相关文档和之前的知识点。记得在系统引用里提到过WorkflowAppGenerator和WorkflowAppRunner,这些可能涉及工作流的创建和执行。 首先,用户的问题是关于多文件导入和合并的,可能需要设计一个工作流来处理多个文件。根据引用[1],Dify的工作流生成涉及参数解析、应用配置、创建线程和执行逻辑。可能需要配置多文件输入节点,然后处理合并逻辑。 然后,引用[2]提到Dify通过oneapi支持多种模型,可能需要用到文本处理模型来合并内容。比如用自然语言处理模型来提取关键信息或整合内容。 接下来,步骤可能包括配置输入节点,添加文件处理节点,设置合并逻辑,以及输出生成的文件。在代码示例方面,可能需要使用Dify的API或SDK来创建工作流,设置输入参数,调用执行方法,并获取结果。 还需要考虑异常处理,比如文件格式是否统一,合并时的冲突如何处理。引用[3]虽然讲的是随机森林的参数,但这里的参数调整思路可能有借鉴意义,比如在处理大量文件时调整工作流的参数,确保性能和准确性。 可能还需要检查Dify文档是否有现成的多文件处理模块,或者是否需要自定义节点。此外,生成的文件格式也需要确定,比如文本、JSON等,可能需要转换节点。 最后,测试工作流是否按预期运行,确保合并后的文件内容正确无误。如果有问题,可能需要调试工作流步骤或查看日志,参考引用[1]中的工作线程执行部分。</think>根据Dify工作流的设计逻辑,实现多文件导入合并生成单个文件的功能需要通过以下步骤实现: ### 一、实现步骤说明 1. **配置多文件输入节点** - 使用`FileInputProcessor`组件创建多文件上传接口 - 设置允许的文件类型(如txt/docx/pdf)和最大文件数量限制 - 示例配置参数: ```python file_config = { 'allowed_types': ['text/plain', 'application/pdf'], 'max_files': 10, 'max_size': 1024*1024*5 # 5MB } ``` 2. **添加文件内容解析器** - 通过`ContentExtractor`模块统一转换不同格式文件为纯文本 - PDF使用`PyPDF2`库解析,DOCX使用`python-docx`库解析[^1] 3. **构建内容合并逻辑** ```python def merge_contents(file_contents): merged = [] for idx, content in enumerate(file_contents): merged.append(f"【文档{idx+1}内容】\n{content}\n") return "\n".join(merged) ``` - 支持添加文档来源标识(可选) - 可配置内容排序规则(按文件名/上传时间/自定义标签) 4. **设置输出格式转换** - 使用`FormatConverter`组件生成目标格式 - 支持输出为:Markdown/Word/纯文本/JSON等格式 - 示例转换配置: ```python output_config = { 'format': 'docx', 'template': 'standard', 'metadata_inclusion': True } ``` ### 二、完整工作流示例代码 ```python from dify.workflow import WorkflowAppGenerator from dify.processors import FileProcessor, ContentMerger class MultiFileMergeWorkflow: def __init__(self): self.workflow = WorkflowAppGenerator() def build_workflow(self): # 创建文件输入节点 input_node = self.workflow.add_input_node( name="multi_file_input", processor=FileProcessor, config=file_config ) # 创建内容合并节点 merge_node = self.workflow.add_processing_node( name="content_merger", processor=ContentMerger, input_source=input_node, merge_strategy='sequential' # 可选:sequential/categorical ) # 创建输出节点 output_node = self.workflow.add_output_node( name="merged_output", input_source=merge_node, formatter=FormatConverter ) return self.workflow.compile() ``` ### 三、关键配置参数 | 参数项 | 说明 | 示例值 | |----------------|-----------------------------|-------------------| | merge_strategy | 合并策略(顺序/分类/智能) | categorical | | chunk_size | 内容分块大小(防止内存溢出) | 4096 | | overlap_ratio | 内容块重叠比例(保持上下文连贯)
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