使用dify创建工作流,导入1+N报表,输出结构化的WORD文档。
时间: 2025-07-11 18:41:31 浏览: 14
<think>嗯,用户想了解如何在Dify上创建处理1+N报表的工作流,并生成结构化的Word文档。首先,我需要回忆一下Dify的工作流功能。根据之前的引用,用户提到了使用文档总结工作流,替换模型为DeepSeek-R1,还有迭代节点的链接。可能Dify的工作流是通过节点连接来实现自动化流程的。
首先,用户需要创建一个新的工作流,选择合适的基础模板。比如,文档处理类的模板可能更合适。然后,导入1+N报表数据,这可能需要使用文件处理节点,支持Excel或CSV格式。接下来,可能需要数据清洗节点,处理缺失值或异常数据,这里需要确保数据准确性。
然后,生成结构化数据是关键步骤,可能需要用LLM节点,比如DeepSeek-R1,来解析和结构化数据。用户需要配置提示词,明确输出格式,比如JSON或表格。之后,转换为Word文档可能需要使用文档生成节点,将结构化数据填充到模板中,并保存为.docx格式。最后,测试和迭代工作流,确保每个节点正常工作,可能需要引用迭代节点的文档链接。
用户可能需要具体的步骤示例,比如配置提示词的例子,或者如何处理不同的报表结构。同时,要考虑到用户可能不太熟悉节点之间的连接方式,需要给出操作示例,比如拖拽节点、配置参数等。此外,生成的相关问题可能涉及数据清洗方法、LLM提示词优化、模板设计等,这些都是用户可能遇到的后续问题。</think>### 分步说明:Dify创建1+N报表处理工作流
1. **创建工作流基础框架**
- 进入Dify控制台 → 工作流 → 新建工作流
- 选择「文档处理模板」或创建空白工作流
- 添加「文件输入」节点(支持Excel/CSV上传)[^2]
2. **配置数据预处理节点**
```python
# 数据清洗示例代码(节点内置)
def clean_data(df):
df.fillna(0, inplace=True) # 处理空值
df = df[df['金额'] > 0] # 过滤无效数据
return df
```
3. **添加LLM解析节点**
- 选择DeepSeek-R1模型
- 配置提示词模板:
```
将以下报表数据转换为结构化JSON:
{报表原始数据}
要求包含:日期、项目名称、收支类型、金额(保留两位小数)
```
4. **连接文档生成节点**
- 使用「文档模板引擎」
- 上传Word模板文件(包含动态字段占位符)
- 设置字段映射关系:
```
公司名称 → {{company_name}}
季度数据 → {{quarter_data}}
```
5. **设置输出配置**
- 文件格式选择.docx
- 启用自动命名规则
- 设置保存路径到指定云存储
```mermaid
graph TD
A[上传1+N报表] --> B[数据清洗]
B --> C[LLM结构化解析]
C --> D[Word模板填充]
D --> E[生成下载链接]
```
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