dify工作流实现多表格内容提取填充

### 使用 Dify 实现多表格内容自动提取与填充工作流 为了实现从多个表格中自动提取并填充内容的工作流，可以利用 Dify 的强大功能来构建一个智能化的数据处理流程。此方法不仅提高了工作效率，还减少了人为错误的发生。 #### 构建基础架构 首先，需要创建一个基于 Dify 平台的服务接口用于接收来自不同源的 Excel 文件作为输入[^1]。该服务负责解析上传的文件，并将其转换成结构化数据形式以便后续操作。 ```python import pandas as pd def parse_excel(file_path): """读取Excel文件并返回DataFrame""" df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) # None表示读取所有sheet页 return {name: data.to_dict('records') for name, data in df.items()} ``` #### 数据预处理与标准化 对于每一个接收到的电子表格文档，在正式进入核心逻辑之前都需要经过一系列必要的清理和规范化步骤。这一步骤确保了即使原始资料存在差异也能被统一处理： - 统一列名命名规则； - 处理缺失值； - 转换日期时间字段格式等。 这些准备工作可以通过编写自定义函数完成，也可以借助第三方库如 `pandas` 来简化开发难度。 ```python from datetime import datetime def clean_data(dataframes): cleaned_dfs = {} for table_name, records in dataframes.items(): df = pd.DataFrame(records) # 假设我们有一个标准映射字典用来调整列名称 column_mapping = { 'old_column_1': 'new_col_a', 'old_column_2': 'new_col_b' } df.rename(columns=column_mapping, inplace=True) # 对特定类型的列执行额外清洗动作... if 'date' in df.columns: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') cleaned_dfs[table_name] = df return cleaned_dfs ``` #### 自动匹配与填充目标模板 接下来就是最关键的部分——根据业务需求设计算法或规则集指导程序如何将源表中的信息正确无误地填入到指定的目标位置上。这里可能涉及到复杂的条件判断以及跨表关联查询等功能支持。 一种简单的方式是预先设定好一组固定的映射关系（即哪些源字段对应于目的字段），并通过循环遍历每一条记录来进行逐项赋值；而对于更复杂的情况，则可考虑采用机器学习模型预测最佳匹配方案或是依赖领域专家手动标注训练样本供系统学习模仿。 ```python def fill_template(source_data, template_structure): filled_templates = [] for source_table, rows in source_data.items(): for row_index, record in enumerate(rows): new_entry = {} for target_field, mapping_info in template_structure[source_table].items(): src_field = mapping_info.get('source_field', '') try: value = record[src_field] # 执行任何必要的转换/验证... if isinstance(value, float) and not pd.isna(value): value = int(value) new_entry[target_field] = value except KeyError: continue filled_templates.append(new_entry) return filled_templates ``` #### 输出结果保存至新文件 最后一步便是把最终生成的结果导出为新的 JSON 或者 Excel 表格文件。考虑到实际应用场景下的灵活性要求，建议允许用户自行选择所需的输出格式。 ```python def save_output(output_format, output_content, file_path): if output_format.lower() == 'json': with open(file_path, 'w') as f: json.dump(output_content, f, ensure_ascii=False, indent=4) elif output_format.lower() == 'xlsx': writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') for i, entry in enumerate(output_content): temp_df = pd.DataFrame([entry]) temp_df.to_excel(writer, index=False, startrow=i * (len(temp_df)+1), header=(i==0)) writer.save() ``` 通过上述四个主要阶段的努力，便可以在 Dify 上建立起一套完整的自动化办公解决方案，从而极大地提升了日常工作中涉及大量重复性劳动环节的操作效率和服务质量。