Dify工作流中生成的内容写为文件导出，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

最新推荐文章于 2025-10-28 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-28 08:00:00 发布 · 1.8k 阅读 · 26 ·
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#人工智能 #embedding #langchain #LLM #dify #大模型应用 #大模型开发

问题

最近在研究利用多智能体进行实体关系抽取，所以想到了用Dify的工作流来做，工作流是搭建好了，但是发现这些生成的内容好像无法导出到本地或者线上导出。在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

原因分析

1、沙箱环境的限制

Dify 的代码执行环境是基于沙箱（Sandbox）的，这种环境是为了确保代码执行的安全性和隔离性。沙箱环境限制了代码对本地文件系统和外部网络的直接访问，因此无法直接将生成的内容导出到本地或线上存储。沙箱环境中代码的执行和资源访问受到严格控制，例如临时文件的创建和删除都在沙箱内部完成。

2、功能设计的侧重点

Dify 的工作流界面主要是为了方便用户直接查看和使用生成的内容，而不是进行复杂的数据处理。这种设计使得用户可以快速获得所需信息，但同时也限制了数据导出的灵活性。

思路

那么在查了一些博主的方案后，发现是代码在docker部署下的sandbox容器目录中临时运行的，那么有了下面的思路：

  1. 在工作流中添加代码节点，将生成内容写入到sandbox的临时环境下
  2. 在宿主机建立与镜像位置的映射，将沙箱文件映射到宿主机，免于进入docker镜像查看

步骤

操作系统：ubuntu 18.04 dify版本：1.1.3 部署方式：docker compose 部署

1、在sandbox容器和本地中创建存放文件的目录

1.1 sandbox

在启动dify时候可以看到有一个Container 名字为 docker-sandbox-1 这个就是我们的代码执行节点的运行目录。在这里插入图片描述如果容器正在运行，可以使用 docker exec 命令进入容器的 shell 环境。可以运行以下命令：

docker exec -it docker-sandbox-1 /bin/bash

进入容器后找到如下目录，并执行以下操作：

#进入目录 cd /var/sandbox/sandbox-python/tmp/ # 创建一个file的目录 可以自定义  mkdir file # 给予此文件夹可写入权限 个人建议给予整个目录权限 cd /var chmod -R 777 *

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.2 本地

#进入本地目录 cd /dify/docker/volumes/sandbox/ # 创建一个file的目录 可以自定义  mkdir file # 给予此文件夹可写入权限 个人建议给予整个目录权限 chmod -R 777 *

2、建立宿主机映射

在dify的docker目录下，打开docker-compose.yaml文件，找到以下内容，在volumes下加一行

# ./volumes/sandbox/file 是宿主机目录下的地址 # /var/sandbox/sandbox-python/tmp/file:rw 是容器中的地址 赋予读写权限 - ./volumes/sandbox/file:/var/sandbox/sandbox-python/tmp/file:rw

# The DifySandbox   sandbox:     image: langgenius/dify-sandbox:0.2.11     restart: always     environment:       # The DifySandbox configurations       # Make sure you are changing this key for your deployment with a strong key.       # You can generate a strong key using `openssl rand -base64 42`.       API_KEY: ${SANDBOX_API_KEY:-dify-sandbox}       GIN_MODE: ${SANDBOX_GIN_MODE:-release}       WORKER_TIMEOUT: ${SANDBOX_WORKER_TIMEOUT:-15}       ENABLE_NETWORK: ${SANDBOX_ENABLE_NETWORK:-true}       HTTP_PROXY: ${SANDBOX_HTTP_PROXY:-http://ssrf_proxy:3128}       HTTPS_PROXY: ${SANDBOX_HTTPS_PROXY:-http://ssrf_proxy:3128}       SANDBOX_PORT: ${SANDBOX_PORT:-8194}     volumes:       - ./volumes/sandbox/dependencies:/dependencies       - ./volumes/sandbox/conf:/conf       - ./volumes/sandbox/file:/var/sandbox/sandbox-python/tmp/file:rw     healthcheck:       test: [ 'CMD', 'curl', '-f', 'http://localhost:8194/health' ]     networks:       - ssrf_proxy_network

在这里插入图片描述

至此，准备工作已完成，接下来就是在Dify进行操作

3、 在dify中创建工作流

工作室-创建空白应用-选择工作流在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里创建了四个节点，开始、结束、大模型回答节点以及代码执行节点在这里插入图片描述

4、 各节点设计

开始、结束节点就不介绍了，简单介绍中间两个节点

LLM节点

此节点的作用主要是调用大模型生成回答。在这里插入图片描述

文件导出代码节点

在这里传入了两个参数，一个是上个节点大模型生成的text回答，一个是方便导出文件辨别加入了user_id（系统自动生成）。在这里插入图片描述

代码如下： 文件路径为临时代码执行位置，在sandbox的docker容器中，后面展示如何进入该位置

import  os import  json def main(arg1: list, user_id: str) -> dict:      # 定义文件路径     file_path =  f'/tmp/file/{user_id}_response.json'      # 获取目录路径     directory = os.path.dirname(file_path)      # 如果目录不存在，则创建目录      if   not  os.path.exists(directory):         os.makedirs(directory)           # 将 JSON 对象序列化为字符串     json_str = json.dumps(arg1, ensure_ascii= False , indent= 4 )           # 打开文件并写入内容      with  open(file_path,  'w' , encoding= 'utf-8' )  as  f:         f.write(json_str)           # 返回结果      return  {          "result" :  f'文件生成完毕：{file_path}'     }

结果

运行

在Dify运行工作流，在input_text中输入你好，工作流会自动执行，最后生成结果如下在这里插入图片描述

查看文件生成

当然咱们的目标不是看大模型生成什么，而是看是否能导出本地**Docker容器：**打开刚才的容器，进入目录发现文件已经以规定格式生成在这里插入图片描述

宿主机

在dify/docker/volumes/sandbox/file 文件夹中发现同样生成了一份文件

在这里插入图片描述打开看一下

在这里插入图片描述

至此，问题解决

那么这只是一个初步探索，目前发现导出还是以字符串格式，那么我的目标是json或者其他格式，可以通过格式转换或其他方法进行；另外，本地导出解决了，后面打算通过线上导出方式，通过http、钉钉、邮件等方式尝试。

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