Dify实战 - 文件上传,图片/文档理解

原创 考拉的Ai树屋 考拉的Ai树屋 2024年11月08日 22:05 江苏

Dify 0.10.1版本支持文件上传啦!🎉🎉🎉🎉🎉🎉

运行结果展示

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下载DSL

上传多文件,图文理解工作流应用可以导出为DSL,方便你在Dify工作区中导入查看整个应用的编排。上传多文件,图文理解.yml下载地址:https://personel-zhouxinle888-a66353926f9185cff28f2bd374a5c3a9dd89d5206.gitlab.io/dify/dify-20.html
创建应用时,选择导入DSL文件即可。

新建应用

新建ChatFlow应用。

重要节点

开始节点

•编排区域右上角功能打开文件上传。设置最大上传文件数量为3,支持文件类型为文档图片。•用户在聊天框中上传文档图片文件,就会被赋值给sys.files变量。sys.filesArray[File]类型。 

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筛选图片

由于开始节点中,用户上传了多种类型的文件,文档图片

所以需要列表操作节点将文档图片筛选出来,分别处理。

过滤条件是type = 图片,也就是筛选出类型为图片的文件。

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注意

列表操作节点输出变量中有result 过滤结果,是一个数组类型,因为用户上传的文件中可能存在多个图片。所以筛选出的图片可能有多个。

这个应用,我们只上传了一张图片,所以只需要使用last_record 最后一条记录

筛选文档

筛选图片一样,使用列表操作节点,筛选出类型为文档的文件。

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图片总结

这是一个LLM节点,由于需要理解图片,所以这个LLM节点需要选择支持vision视觉理解的多模态模型。我这里使用的是GPT-4o mini

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文档提取器

在对文档使用LLM节点进行总结之前,需要一个文档提取器节点将File类型的文档中的内容提取出来,因为LLM节点并不能直接接收File类型的变量。

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文档总结

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模版转换

模版转换节点将图片总结文档总结节点的结果进行汇总,便于输出结果。

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直接回复

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### Docker Dify 命令使用说明 对于Docker环境中`dify`命令的使用,特别关注于自动化和简化操作流程方面,在特定场景下可以极大提高开发效率[^2]。通常情况下,`dify`并非官方Docker自带指令集的一部分;然而,通过第三方工具或自定义脚本集成到工作流中后,则可实现更便捷的功能扩展。 #### 安装与配置 为了能够在本地环境执行`dify`相关功能,需先安装对应的GitHub仓库中的项目文件: ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify pip install . ``` 上述命令会克隆指定仓库并完成Python包的安装过程,使得后续调用成为可能。 #### 使用示例 启动服务前,请确认已正确设置好所需的依赖项以及环境变量。之后可以通过如下方式来初始化并运行基于Docker的服务实例: ```bash docker-compose up --build ``` 此命令将会读取当前目录下的`docker-compose.yml`配置文件,并依据其中描述构建镜像和服务网络结构[^1]。 针对具体应用场景下的高级选项定制化需求,建议查阅官方文档获取最详尽的支持材料。 当遇到权限拒绝(`permission denied`)错误提示时,应检查用户组归属情况及SELinux策略设定等因素影响[^3]。适当调整这些参数往往能有效解决问题的发生。 ### 故障排查指南 若在实际操作过程中遇到了困难或者异常状况,推荐采取以下措施来进行初步诊断: - 查看日志输出寻找线索; - 验证基础架构组件状态是否正常运作; - 参考社区论坛讨论记录寻求解决方案。
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