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在 Dify,你可以使用知识库工具让 Agent 从大量的文本内容中获取准确的信息。然而,很多情况下需要理解的本地文件并不是很大,不至于用上知识库。这种情况下可以使用文件上传功能直接把本地文件作为上下文给 LLM 理解。 本次实验中,我们将以文章理解助手为案例。这个文章理解助手将会根据上传的文档进行提问,协助用户带着问题去阅读论文等材料。
本次实验中,我们将以文章理解助手为案例

本实验中你将掌握的知识点

  • 文件上传功能
  • Chatflow 的基本操作
  • 提示词撰写
  • 迭代的使用
  • 文档解析器和列表操作节点

前提条件

在 Dify 中创建一个 Chatflow。请确保你已添加模型供应商并有足够额度。

添加节点

在本次实验中至少需要涉及四种节点:开始节点、文档提取器节点、LLM 节点、回复节点。

开始节点

在开始节点需要添加文件变量。在 0.10.0 版本的 Dify 中支持了文件上传功能,你可以将文件作为变量加入。 在开始节点需要增加一个文件变量,在 支持的文件类型 中,需要勾选 文档。 一些读者可能会注意到在系统变量中有 sys.files,这个变量是用户在对话框中上传的文件或者文件列表。 和自己创建文件变量的区别在于,这个功能需要在 功能 中打开 文件上传 并且设置上传文件类型,并且在对话中每次上传新的文件都会将这个变量覆写。 请需要根据业务场景选取合适的文件上传方式。

文档提取器

LLM 是无法直接读取文件的。 这是很多用户在第一次使用文件上传功能的一个误区,会认为直接把文件作为变量在 LLM 节点应用就可以了,实际上 LLM 读到的内容为空。 所以,Dify 引入了 文档提取器,这个节点可以从文件变量中提取文本,输出文本格式的变量。 将开始节点的文件变量作为输入变量,文档提取器会将文档格式的文件转为文本变量输出。

LLM

本次实验中需要设计两个 LLM 节点,分别是结构提取和问题抛出。

结构提取

结构提取节点能够从原文内容中提取文章结构,总结关键内容。 提示词内容如下:

问题抛出

问题抛出节点能够从结构提取节点总结的内容中总结文章的问题,协助读者在阅读的过程中带着问题去思考。 提示词如下:

思考题 1 : 处理多个上传文件

为了处理多个上传文件,需要用到 迭代 节点。 迭代节点类似于许多编程语言中的 while,区别在于 Dify 中没有条件限制,且 输入变量只能是 array 类型(列表)。原因是 Dify 会将列表中的全部内容都执行完为止。 因此,你需要把开始节点中的文件变量调整为array类型,也就是文件列表。
在开始节点之后需要加入迭代节点,并且设置输入变量和输出变量。在迭代节点内部,设置每次循环执行的内容,这部分和前文内容完全一致。

思考题 2 : 针对思考题 1,只处理文件列表的特定文件

在思考题 1 中,有的读者可能会注意到 Dify 会把所有文件处理完才会结束循环,而有些情况下只要操作其中一部分的文件而非全部。对于这个问题,可以对文件列表进行处理,在 Dify 中对列表进行操作的节点叫做 列表操作。列表操作可以对所有array类型的变量进行操作,不光是文件列表。 例如,限定只对文档类型的文件进行分析,并且把要处理的文件顺序按文件名称排序。 在迭代节点前加入列表操作,调整 过滤条件排序,然后将迭代节点的输入改为列表操作节点的输出。
Last modified on June 22, 2026