Awesome-Dify-Workflow:Word文档图文输出方案
在日常工作中,你是否遇到过需要将图文内容快速整理成Word文档的情况?比如会议纪要、产品说明书、培训材料等场景,传统复制粘贴不仅效率低下,还容易出现格式错乱。本文将介绍如何利用Awesome-Dify-Workflow项目中的图文知识库工作流,实现图文内容的自动化提取与Word文档输出,让你5分钟内完成原本2小时的排版工作。
方案核心组件
本方案基于项目中的图文知识库工作流实现,该工作流采用Dify DSL(领域特定语言)设计,包含三大核心模块:
知识检索模块
该模块负责从上传的图文材料中提取关键信息,支持JPG、PNG、GIF等主流图片格式。工作流配置中特别优化了图片识别参数:
allowed_file_extensions:
- .JPG
- .JPEG
- .PNG
- .GIF
- .WEBP
- .SVG
image_file_size_limit: 10
通过调整top_k: 4参数控制检索结果数量,确保提取内容的相关性与完整性。
多模态处理引擎
工作流集成了SiliconFlow的BAAI/bge-reranker-v2-m3重排序模型和火山引擎的deepseek-v3-241226模型,实现图文内容的深度理解:
model:
name: deepseek-v3-241226
provider: langgenius/volcengine_maas/volcengine_maas
reranking_model:
model: BAAI/bge-reranker-v2-m3
provider: langgenius/siliconflow/siliconflow
模型会自动识别图片中的文字内容(OCR),并与文本信息关联,形成结构化数据。
文档生成器
通过自定义模板将处理后的内容转换为Word格式,支持标题层级、图片嵌入、表格生成等常用排版需求。工作流中特别保留了图片信息传递机制:
prompt_template:
- role: system
text: '你是一个AI聊天助手,请参考<info></info>中的内容,回答用户的问题。注意保留图片信息。
<info>
{{#context#}}
</info>'
操作步骤
1. 准备工作环境
首先克隆项目仓库到本地:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow
进入项目目录后,重点关注DSL/图文知识库目录下的相关文件,包括工作流配置和示例知识库内容。
2. 配置图文知识库
- 打开Dify平台,导入图文知识库.yml工作流
- 在"知识检索"节点中配置数据集ID,关联本地图片资源
- 调整LLM节点参数,设置输出格式为"Word文档"
3. 上传图文材料
支持两种上传方式:
- 本地文件:直接上传图片和文本文件(支持批量上传,最多3个文件)
- 远程URL:输入图片链接进行在线获取
工作流对文件大小和数量做了优化设置:
file_size_limit: 15
number_limits: 3
batch_count_limit: 5
4. 执行文档生成
点击"运行工作流"后,系统将自动完成以下操作:
- 图片OCR文字提取
- 内容相关性排序
- Word文档格式转换
- 结果自动下载
实际应用案例
会议纪要自动生成
某科技公司使用本方案处理每周产品例会:
- 上传会议PPT截图和语音转文字记录
- 工作流自动提取决策事项、行动项和时间节点
- 生成带图示的Word会议纪要,格式符合公司规范
产品说明书快速制作
结合项目中的知识库内容,可实现:
- 产品截图自动标注
- 功能说明文字自动匹配
- 版本更新记录自动汇总
高级配置技巧
模板自定义
修改工作流中的prompt_template部分,定义个性化输出格式:
text: '请按照以下格式生成Word文档:
1. 标题:[自动提取主标题]
2. 目录:[自动生成]
3. 正文:[图文内容,图片居中显示]
4. 备注:[系统自动添加生成时间]'
批量处理优化
通过调整workflow_file_upload_limit参数,支持更多文件同时处理:
workflow_file_upload_limit: 10
常见问题解决
图片识别准确率低
- 确保图片分辨率不低于300dpi
- 调整OCR引擎参数,增加识别时长
- 使用项目中的图片预处理工具进行优化
Word格式错乱
- 检查模板定义中的格式标签是否完整
- 更新Dify平台至最新版本
- 参考社区教程中的格式修复方案
总结与展望
Awesome-Dify-Workflow的图文知识库工作流为Word文档生成提供了高效解决方案,特别适合需要频繁处理图文内容的办公场景。项目后续计划增加以下功能:
- 多格式输出支持(PDF、Markdown)
- 表格自动识别与转换
- 多人协作编辑功能
如果你在使用过程中遇到问题,可以查阅项目知识库文档或提交Issue反馈。
点赞+收藏本文,关注项目更新,下期将带来"批量图文转Excel数据"的实战教程!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00