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dify里的MARKDOWN转DOCX转换器怎么使用

时间: 2025-06-21 09:38:23 浏览: 379
### 如何在 Dify 中使用 MARKDOWN 转 DOCX 转换器 Dify 提供了一种灵活的方式来创建智能体,并通过插件扩展其功能。以下是关于如何在 Dify 中实现 Markdown 转 DOCX 的方法[^1]。 #### 创建 AI 智能体 首先,需要在 Dify 平台上创建一个 AI 智能体。此智能体将负责生成 Markdown 格式的内容,并调用相关插件完成转换任务。智能体的配置可以通过 Dify 的图形化界面完成,确保选择适合的任务类型以支持 Markdown 内容的生成[^1]。 #### 添加 MARKDOWN 转 DOCX 插件 在 Dify 市场中搜索并添加一个 MARKDOWN 转 DOCX 的插件。该插件的作用是接收智能体生成的 Markdown 内容,并将其转换为 DOCX 格式的文档。插件的具体操作流程可能包括以下内容: - 接收智能体输出的 Markdown 数据。 - 调用内部或外部 API 实现格式转换。 - 将生成的 DOCX 文件存储到指定位置(如容器挂载的文件系统)。 #### 解决下载问题 根据已有案例,在生成 DOCX 文件后,可能会遇到无法直接下载的问题。这通常是因为文件路径或权限设置不当所致。解决方法包括: - 确保生成的文件路径正确,并且对用户可见。 - 配置服务器端点以支持文件的 HTTP 下载链接。 - 如果使用的是容器环境,检查容器挂载目录的读写权限是否正确。 #### 示例代码:生成 Markdown 并调用插件 以下是一个简单的示例代码,展示如何在智能体中生成 Markdown 内容并调用插件进行转换: ```python # 示例:生成 Markdown 内容 markdown_content = """ # 标题 这是生成的 Markdown 文本内容。 - 列表项 1 - 列表项 2 """ # 调用 MARKDOWN 转 DOCX 插件 def convert_to_docx(markdown): # 插件接口调用 result = plugin_markdown_to_docx.convert(markdown) return result # 执行转换 docx_file_path = convert_to_docx(markdown_content) print(f"DOCX 文件已生成,路径为: {docx_file_path}") ``` #### 注意事项 在实际操作中,需要确保以下几点: - 智能体的输出格式严格符合 Markdown 规范。 - 插件的配置参数正确无误,特别是与文件存储相关的选项。 - 测试整个流程,包括生成、转换和下载,确保每个环节都能正常工作。
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以下是针对地质找矿和水工环地质勘查行业的详细部署指南,所有组件均安装在D盘,充分利用GPU资源,实现本地化知识库管理和Word报告自动化生成: --- ### **一、系统准备与目录创建** #### **1. 创建主目录结构** powershell # 打开PowerShell(管理员权限) # 创建主目录 mkdir D:\personal ai # 创建子目录 mkdir D:\personal ai\docker-data mkdir D:\personal ai\ollama mkdir D:\personal ai\ragflow mkdir D:\personal ai\dify mkdir D:\personal ai\models mkdir D:\personal ai\templates mkdir D:\personal ai\output #### **2. 更新显卡驱动** 1. 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx) 2. 选择匹配显卡的驱动程序 3. 安装时选择: - **自定义安装** - 勾选**清洁安装** - 安装位置选择:D:\personal ai\NVIDIA --- ### **二、Docker Desktop安装与汉化** #### **1. 安装Docker Desktop** 1. 下载安装程序:[Docker Desktop for Windows](https://desktop.docker.com/win/main/amd64/Docker%20Desktop%20Installer.exe) 2. 运行安装程序: - 取消勾选"Use WSL 2 instead of Hyper-V" - 点击"Advanced": - 安装路径:D:\personal ai\Docker - 数据存储路径:D:\personal ai\docker-data - 勾选: - ☑ Add shortcut to desktop - ☑ Enable WSL 2 Features - ☑ Add Docker binaries to PATH #### **2. Docker汉化** powershell # 下载汉化包 Invoke-WebRequest -Uri "https://ghproxy.com/https://github.com/Docker-Hub-frproxy/docker-desktop-zh/releases/download/v4.30.0/zh-CN.zip" -OutFile "D:\personal ai\docker-zh.zip" # 解压并替换文件 Expand-Archive -Path "D:\personal ai\docker-zh.zip" -DestinationPath "D:\personal ai\Docker\resources" -Force # 重启Docker Restart-Service -Name "Docker Desktop Service" #### **3. 配置GPU支持** 1. 创建配置文件: powershell notepad $env:USERPROFILE\.wslconfig 2. 输入以下内容: ini [wsl2] memory=16GB # 根据实际内存调整,建议≥16GB processors=8 # 根据CPU核心数调整 swap=0 localhostForwarding=true [nvidia] enabled=true cudaVersion=12.2 # 与安装的CUDA版本一致 --- ### **三、Ollama + DeepSeek部署** #### **1. 安装Ollama** powershell # 下载安装程序 Invoke-WebRequest -Uri "https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe" -OutFile "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" # 静默安装到指定目录 Start-Process "D:\personal ai\OllamaSetup.exe" -ArgumentList "/S /D=D:\personal ai\ollama" -Wait #### **2. 配置模型存储路径** powershell # 设置环境变量 [Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_MODELS", "D:\personal ai\models", "Machine") # 重启Ollama服务 Restart-Service -Name "Ollama" #### **3. 下载DeepSeek模型** powershell # 拉取7B参数模型(适合44GB显存) ollama pull deepseek-llm:7b # 验证安装 ollama run deepseek-llm:7b "地质找矿的基本流程是什么?" --- ### **四、RAGFlow本地部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** powershell # 创建配置文件 @" version: '3.8' services: ragflow: image: infiniflow/ragflow:latest container_name: ragflow ports: - "9380:9380" volumes: - "D:/personal ai/ragflow/data:/opt/ragflow/data" - "D:/personal ai/models:/opt/ragflow/models" environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 2 capabilities: [gpu] "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\ragflow\docker-compose.yml" -Encoding utf8 #### **2. 启动RAGFlow** powershell # 进入目录 cd D:\personal ai\ragflow # 启动容器 docker compose up -d # 查看日志(确保正常运行) docker logs ragflow --- ### **五、Dify工作流部署** #### **1. 创建docker-compose.yml** powershell @" version: '3' services: dify: image: langgenius/dify:latest container_name: dify ports: - "80:3000" volumes: - "D:/personal ai/dify/data:/data" environment: - DB_ENGINE=sqlite - GPU_ENABLED=true depends_on: - ragflow "@ | Out-File -FilePath "D:\personal ai\dify\docker-compose.yml" -Encoding utf8 #### **2. 启动Dify** powershell cd D:\personal ai\dify docker compose up -d --- ### **六、地质行业知识库配置** #### **1. 上传地质资料** 1. 访问 http://localhost:9380 2. 创建知识库 → 命名"地质矿产知识库" 3. 上传文件类型: - 地质调查报告(PDF/DOCX) - 矿产储量估算表(XLSX) - 水文地质图件(JPG/PNG) - 工程地质剖面图(DWG) #### **2. 配置检索策略** yaml # 在RAGFlow高级设置中 chunk_size: 1024 # 适合技术文档 chunk_overlap: 200 metadata_fields: # 地质专用元数据 - project_name - geological_period - mineral_type - gis_coordinates --- ### **七、报告生成工作流配置** #### **1. 在Dify中创建工作流** 1. 访问 http://localhost 2. 创建应用 → 选择"工作流" 3. 节点配置: [输入] → [RAGFlow检索] → [Ollama处理] → [Word生成] #### **2. 配置Ollama节点** json { "model": "deepseek-llm:7b", "parameters": { "temperature": 0.3, "max_tokens": 4096, "system_prompt": "你是一位资深地质工程师,负责编写专业地质报告。使用规范的地质术语,遵循GB/T 9649地质矿产术语标准。" } } #### **3. 创建Word模板** 1. 在 D:\personal ai\templates 创建 地质报告模板.docx 2. 包含字段: markdown ## {{project_name}}地质调查报告 ### 一、区域地质背景 {{regional_geology}} ### 二、矿产特征 {{mineral_characteristics}} ### 三、水文地质条件 {{hydrogeological_conditions}} [附图:{{figure_number}}] ### 四、资源量估算(单位:万吨) | 矿种 | 332 | 333 | 334 | |---|---|---|---| {{resource_table}} #### **4. Python报告生成脚本** 在Dify中创建 report_generator.py: python from docx import Document from docx.shared import Pt import pandas as pd import json def generate_geological_report(data): # 加载模板 doc = Document(r'D:\personal ai\templates\地质报告模板.docx') # 填充文本内容 for p in doc.paragraphs: p.text = p.text.replace('{{project_name}}', data['project_name']) p.text = p.text.replace('{{regional_geology}}', data['regional_geology']) p.text = p.text.replace('{{hydrogeological_conditions}}', data['hydro_conditions']) # 填充资源表格 table = doc.tables[0] resources = json.loads(data['resource_table']) for i, mineral in enumerate(resources): row = table.add_row() row.cells[0].text = mineral['type'] row.cells[1].text = str(mineral['332']) row.cells[2].text = str(mineral['333']) row.cells[3].text = str(mineral['334']) # 保存报告 output_path = fr"D:\personal ai\output\{data['project_name']}_地质调查报告.docx" doc.save(output_path) return {"status": "success", "path": output_path} --- ### **八、工作流测试与使用** #### **1. 触发报告生成** powershell curl -X POST http://localhost/v1/workflows/run \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "inputs": { "project_name": "云南某铜矿勘探", "requirements": "需要包含:\n1. 矿区水文地质分析\n2. 铜矿体三维模型描述\n3. 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