[Dify实战] 跨部门周报生成器:汇总数据、生成图表、写点评

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1. 场景背景:跨部门周报为什么难做

跨部门周报往往是“数据多、口径不统一、总结难写”的代表:

  • 数据来源分散,拉取成本高
  • 指标口径不一致,容易引发争议
  • 文字点评依赖经验,写作负担大

此外还有两个隐性成本:一是“数据解释”依赖部门主观说法,结论难以复用;二是“报告风格”每位作者不同,管理层难以横向对比。用 Dify 搭建跨部门周报生成器,可以把“数据汇总 + 结构化分析 + 文字点评”自动化,显著提升输出效率与一致性,并沉淀稳定的周报语言与指标口径。
在这里插入图片描述

2. 整体方案:三层输出结构

推荐周报结构分为三层:

  1. 数据层:关键指标与对比数据
  2. 图表层:趋势图、对比图、异常标注
  3. 点评层:原因分析、风险提示、行动建议

Dify 可以作为“文本与分析引擎”,结合数据工具完成图表输出。建议将流程分成“数据准备 -> 结构化摘要 -> 点评生成”三段,避免一次性 Prompt 过长导致输出不稳定。

3. 数据输入设计

输入应尽量结构化,建议包含:

### Dify 中使用 Echarts 图表生成器的方法 要在 Dify 平台中使用 Echarts 图表生成器,可以通过文件上传、数据提取以及代码执行等方式完成图表的创建与展示。以下是具体的操作说明: #### 文件上传与变量设置 在 Dify 流程的第一步,需添加一个文件上传节点,并为其定义变量名 `input_file` 用于存储上传的文件内容[^1]。 ```plaintext 开始节点(文件上传) -> 设置文件变量名为 input_file ``` --- #### 数据提取 通过 **文档提取器** 节点来解析上传文件的内容。此步骤会将文件中的数据转化为结构化形式供后续处理[^2]。 例如,假设文件内容为一组时间序列和对应的数值,则可以得到如下结果: ```json [ ["1月", "2月"], [260, 60] ] ``` --- #### 参数提取 为了进一步整理数据,在流程中加入 **参数提取器** 节点。在此阶段,需要提供一段提示词以指导模型如何从原始数据中提取所需的字段[^3]。 提示词可设计如下: ```plaintext 假设你是一位数据抽取专家; 根据{{#.text#}}的数据, 进行抽取, 我们将标题赋值给 title, y轴的数据赋值给 ydata, x轴的数据赋值给 xdate, 其中每个 ydata 和 xdate 每个文本之间用 ";" 分隔。 ``` 最终输出应类似于: ```plaintext title: 销售额统计 data: 260;60 x-axis: 1月;2月 ``` --- #### 数据转换与图表配置 进入 **代码执行节点** 阶段,编 JavaScript 函数对提取后的数据进行加工,并生成适合 Echarts 的选项对象[^1]。 以下是一个完整的函数实现示例: ```javascript function main({ json_str }) { // 替换单引号为双引号(JSON 标准格式) let jsonString = json_str.replace(/'/g, '"'); // 解析为 JavaScript 数组 const json = JSON.parse(jsonString); // 构建 Echarts 配置项 let option = { xAxis: { type: 'category', data: json[0], }, yAxis: { type: 'value', }, series: [ { data: json[1].map(Number), // 确保 Y 轴数据为数字类型 type: 'bar', showBackground: true, backgroundStyle: { color: 'rgba(180, 180, 180, 0.2)', }, }, ], }; // 返回封装好的 Echarts 配置字符串 let output = "```echarts\n" + JSON.stringify(option) + "\n```"; return { result: output }; } ``` --- #### 图表渲染 最后一步是在工作流中引入 **显示节点** 来呈现生成图表。该节点能够识别由前序步骤传递过来的 Echarts 配置信息并将其可视化。 --- ### 总结 综上所述,整个过程涉及四个主要环节:文件上传、数据提取、参数调整以及图表绘制。每一步都紧密衔接,共同构成了基于 Dify 实现动态交互式报表的功能框架。
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