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在 15 分钟内召唤你的 Dify 文献阅读助手 ⏳📖 ​

项目目标：利用 Dify 工作流（Workflow）搭建一个能自动解析 PDF 学术论文、提取核心研究要点并生成批判性思考题的 AI 助手。

📖 为什么需要文献助手？ ​

在学术研究或技术调研中，开发者和研究员常面临“论文海”。本助手通过 AI 解决以下痛点：

  • 结构化提取：自动区分背景、方法、结论，无需手动通读。
  • 批判性引导：生成 3-5 个深度问题，强制进行主动思考而非被动阅读。
  • 多语言适配：跨越专业术语的语言障碍（建议指定中文输出）。

🛠️ 环境准备 ​

1. 硬件/软件要求 ​

  • OS: Linux / macOS / Windows (Docker Desktop)
  • Docker: 20.10.x +
  • Docker Compose: 2.x +

2. 部署 Dify ​

bash
# 1. 克隆指定版本源码
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 1.4.3

# 2. 进入容器目录
cd dify/docker

# 3. 环境配置
cp .env.example .env

# 4. 启动服务
docker compose up -d

提示: 启动后，在浏览器访问 http://localhost 即可看到初始化界面。

🚀 开发步骤 ​

第一步：配置模型供应商 ​

为了获得最佳的推理效果，建议配置 DeepSeek-R1 或 Qwen-Max。

  1. 进入 设置 > 模型供应商。
  2. 选择 阿里 DashScope 或 DeepSeek。
  3. 填入 API Key 并确保 Text Generation 模型可用。

第二步：设计工作流 (Workflow) ​

  1. 创建应用：点击“新建空白应用” -> 选择“工作流” -> 命名为 文献阅读助手。
  2. 配置开始节点：添加一个变量 articles，类型选择 外部文件 (Document)。
  3. 添加文档提取器 (Doc Extractor)：
    • 输入变量：选择 articles。
    • 作用：将上传的 PDF 转换为 LLM 可理解的文本字符串。
  4. 添加 LLM 节点：
    • 模型选择：deepseek-reasoner (R1) 或同级别模型。
    • 上下文：关联 文档提取器 的输出。
    • System Prompt：(见下方模板)

📝 推荐提示词 (System Prompt) ​

建议：直接复制以下内容到 LLM 节点的 System 栏。

text
你是一位专业的学术论文分析助理。请根据提供的 PDF 文本内容进行以下处理：

1. 结构化摘要：
   - 研究背景与目标：解决了什么问题？
   - 核心方法：采用了什么技术路线或理论框架？
   - 主要发现：得出了哪些关键结论？
   - 意义与局限：有什么贡献？有哪些不足？

2. 批判性思考题：
   - 针对论文内容生成 3-5 个引导性问题，帮助读者深入理解（如：验证方法是否严谨？创新点是否成立？）。

注意：请使用【中文】进行回答。

第三步：配置输出 ​

  1. 添加 结束节点。
  2. 将 LLM 节点的 text 输出变量关联到结束节点。

🧪 运行与测试 ​

  1. 点击页面右上角的 运行。
  2. 上传文件：上传一份 PDF 格式的学术论文（如：DeepSeek-V3 Technical Report）。
  3. 查看结果：
    • 左侧将显示工作流的执行路径。
    • 右侧将输出结构化的论文分析与思考题。