dify工作流添加视频文件提取摘要

<think>嗯，用户的问题是关于如何在Dify工作流中添加视频文件的摘要提取功能。首先，我需要回忆一下Dify的基本架构和工作流的构建方式。根据用户提供的引用[1]，Dify允许用户通过构建智能体和工作流来处理内容，比如Web内容的搜索和摘要。所以核心思路应该是将视频处理流程整合到现有的工作流中。 接下来，视频摘要提取通常涉及几个步骤：视频上传、视频转码、关键帧提取或语音识别，然后使用LLM生成摘要。首先，用户可能需要一个支持视频上传的节点。Dify本身可能支持文件上传，但需要确认是否支持视频格式，如MP4、AVI等。如果不支持，可能需要开发自定义节点或调整配置。 然后，视频处理需要特定的工具。例如，视频转码可能需要FFmpeg这样的工具，提取音频可以使用SpeechRecognition库，而关键帧分析可能需要OpenCV。这些工具可能需要通过API或自定义代码节点集成到工作流中。例如，用户提到的引用[2]中使用了Tkinter和PDF处理库，类似地，视频处理可能需要调用外部库或服务。 另外，用户可能需要将提取的文本或关键帧信息输入到LLM节点生成摘要。这里需要注意LLM的输入限制，比如文本长度，可能需要分段处理或摘要合并。同时，视频的元数据，如时长、分辨率，也可能作为摘要的一部分。 需要考虑的问题包括视频文件的大小处理、异步处理机制（因为视频处理可能耗时）、以及错误处理（比如不支持的格式或处理失败）。此外，是否需要存储处理后的中间数据，如转码后的视频或提取的文本，也是需要考虑的。 用户可能希望一个端到端的解决方案，所以步骤可能需要分解为：上传视频→转码为可处理格式→提取音频转文字或分析画面→LLM生成摘要。每个步骤对应一个工作流节点，可能需要自定义代码或集成第三方API。 最后，测试和优化流程，比如处理不同格式的视频，调整摘要的准确性和相关性，以及性能优化，比如并行处理或使用更高效的工具。</think>### 分步实现视频摘要提取工作流 #### 1. **视频预处理模块** - **功能**：支持视频文件上传与格式转换 - **实现方式**： ```python import ffmpeg def convert_video(input_path, output_format='mp4'): output_path = f"converted.{output_format}" ffmpeg.input(input_path).output(output_path).run() return output_path ``` 使用FFmpeg进行转码确保格式兼容性[^2] #### 2. **内容提取模块** - **多模态处理方案**： ```python from moviepy.editor import VideoFileClip import speech_recognition as sr def extract_audio(video_path): clip = VideoFileClip(video_path) clip.audio.write_audiofile("temp_audio.wav") return "temp_audio.wav" def audio_to_text(audio_path): r = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(audio_path) as source: audio = r.record(source) return r.recognize_google(audio, language='zh-CN') ``` #### 3. **LLM摘要生成** 在Dify工作流配置界面： 1. 添加**视频上传节点**（文件类型限制为video/*） 2. 连接**视频处理节点**（调用上述Python函数） 3. 接入**LLM节点**配置示例： ```python def generate_summary(text): prompt = f"根据以下视频内容生成摘要:\n{text[:3000]}..." # 控制输入长度 return deepseek.chat(prompt) # 调用大模型接口[^1] ``` #### 4. **增强实现方案** - **关键帧提取**： ```python import cv2 def extract_keyframes(video_path, interval=10): cap = cv2.VideoCapture(video_path) frames = [] count = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break if count % interval == 0: frames.append(frame) count += 1 return frames ``` - **多模态输入整合**： ```python def multimodal_summary(audio_text, frames): visual_desc = "主要画面包含：" + analyze_frames(frames) # 调用图像分析模型 return f"{audio_text}\n\n{visual_desc}" ``` ### 配置建议 1. 在Dify工作流编辑器中添加**视频处理中间件** 2. 为LLM节点设置temperature=0.3保证摘要稳定性 3. 添加异常处理节点应对大文件（>500MB）情况