Dify识别Excel内容并生成图表

利用Dify工具，轻松实现Excel数据可视化。核心内容：

Dify工具的介绍及Demo流程图展示

节点功能解析：从文件上传到图表生成的完整步骤

代码执行节点：Echarts图表代码生成及应用

最终的一个流程图：

主要逻辑就是，上传文件，判断是否为excel文件，如果不是则给出提示，如果是就进入文档提取器提取出Excel文件中的内容，再传给LLM去处理并生成json格式的输出，然后作为参数放入代码执行节点，生成对应的echars代码，然后直接返回，就会在对话框中形成对应的图表。

1、开始节点

创建一个输入字段excel，主要是为了提供excel文档：

2、条件分支节点

对【开始节点】上传的文件进行判断，查看拓展名是否包含Excel的xls和xlsx两种，我这里就直接是包含xls来做判断，如果判断成果则继续走下面流程，如果判断失败则直接进行回复：当前文档不是excel

3、文档提取器节点

LLM 自身无法直接读取或解释文档的内容。因此需要将用户上传的文档，通过文档提取器节点解析并读取文档文件中的信息，转化文本之后再将内容传给 LLM 以实现对于文件内容的处理，故【文档提取器节点】就是提取用户上传的Excel文档中的信息，后续传给LLM去处理：

4、文档处理LLM节点

该节点对【文档提取器节点】读取的内容进行再次处理，形成后续我们要图表展示的信息的数据源结构：

【文档处理LLM】节点的系统提示词如下：

你是一个文档提取专家，请根据用户上传文档内容{文档提取器输出text}提取该表格里面的数据返回json格式数据。

其中内容格式‘文章日阅读量’、‘Dify安装部署’、‘RAGFlow安装部署’、‘Dify联网查询’、‘Dify翻译小助手’、‘Dify创建知识库’字段返回信息，返回的结果信息以json格式返回

返回数据格式如下：
{
"文章日阅读量": [
{
"date": "2025-3-1",
"Dify安装部署": 200,
"RAGFlow安装部署": 300,
"Dify联网查询": 125,
"Dify翻译小助手": 351，
“Dify创建知识库”: 123
},
{
"date": "2025-3-2",
"Dify安装部署": 323,
"RAGFlow安装部署": 335,
"Dify联网查询": 1321,
"Dify翻译小助手": 514,
“Dify创建知识库”: 153
},
]
}

5、代码执行节点

【代码执行】节点主要是对【文档处理LLM】节点输出的JSON格式内容的一个提取应用，并生成 Echarts 图表展示的代码，下面贴出代码：

import json
import os
import re
def main(json_str: str) -> dict:
    try:
        # 预处理：清理非 JSON 部分
        json_match = re.search(r'\{.*\}', json_str, re.DOTALL)
        if not json_match:
            return {"result": "Error: Invalid JSON format"}
        
        # 提取合法的 JSON 部分
        cleaned_json_str = json_match.group(0)
        
        # 解析JSON数据
        data = json.loads(cleaned_json_str)
        filename = data.get("filename", "stock_chart.html")
        stock_data = data.get("文章日阅读量", [])
        
        # 准备数据格式
        dates = [item['date'].split(' ')[0] for item in stock_data]  # 提取日期部分（去掉时间）
        articles_read_num1 = [item['Dify安装部署'] for item in stock_data]
        articles_read_num2 = [item['RAGFlow安装部署'] for item in stock_data]
        articles_read_num3 = [item['Dify联网查询'] for item in stock_data]
        articles_read_num4 = [item['Dify翻译小助手'] for item in stock_data]
        articles_read_num5 = [item['Dify创建知识库'] for item in stock_data]
        
        # 构建ECharts配置
        echarts_config = {
            "title": {
                "text": "文章日阅读量"
            },
            "legend": {
                "data": ["Dify安装部署", "RAGFlow安装部署", "Dify联网查询", "Dify翻译小助手", "Dify创建知识库"]
            },
            "tooltip": {},
            "dataset": {
                "source": [
                     ["日期", "Dify安装部署", "RAGFlow安装部署", "Dify联网查询", "Dify翻译小助手", "Dify创建知识库"],
                    *[[dates[i], articles_read_num1[i], articles_read_num2[i], articles_read_num3[i], articles_read_num4[i], articles_read_num5[i]] 
                      for i in range(len(dates))]
                ]
            },
            "xAxis": [
                {"type": "category", "gridIndex": 0}
                
            ],
            "yAxis": [
                {
                    "gridIndex": 0,
                    "name": "日阅读量（单位：次）"
                }
                
            ],
            "grid": [
                {"bottom": "55%"},
                {"top": "55%"}
            ],
            "series": [
                # 折线图系列
                # {"type": "line", "seriesLayoutBy": "row", "name": "Dify安装部署"},
                # {"type": "line", "seriesLayoutBy": "row", "name": "RAGFlow安装部署"},
                # {"type": "line", "seriesLayoutBy": "row", "name": "Dify联网查询"},
                # {"type": "line", "seriesLayoutBy": "row", "name": "Dify翻译小助手"},
                # {"type": "line", "seriesLayoutBy": "row", "name": "Dify创建知识库"}
        
                # 柱状图系列
                {"type": "bar", "xAxisIndex": 0, "yAxisIndex": 0, "name": "Dify安装部署"},
                {"type": "bar", "xAxisIndex": 0, "yAxisIndex": 0, "name": "RAGFlow安装部署"},
                {"type": "bar", "xAxisIndex": 0, "yAxisIndex": 0, "name": "Dify联网查询"},
                {"type": "bar", "xAxisIndex": 0, "yAxisIndex": 0, "name": "Dify翻译小助手"},
                {"type": "bar", "xAxisIndex": 0, "yAxisIndex": 0, "name": "Dify创建知识库"}
            ]
        }
        
        # 生成输出文件
        output = "```echarts\n" + json.dumps(echarts_config, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n```"
        
        # 返回结果
        return {
            "result": output
        }
    
    except Exception as e:
        return {
            "result": f"Error: {str(e)}"
        }

这部分代码里，我是做了两块，一块是折线图，一块是柱状图，上面的代码折线图我注释了，显示的是柱状图，如果想要折线图的可以注释掉柱状图部分，打开折线图部分代码即可。

在0.8.X及后续版本应该是都可以直接显示echarts代码的，具体的支持可以自行去官方查找相关历史版本信息。

6、直接回复节点

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