Dify工作流：爬虫文章到AI知识库

发布于：2025-07-23 ⋅ 阅读:(77) ⋅ 点赞:(0)

部署Dify

代码拉取

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

启动容器

docker-compose up -d

启动成功

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准备知识库

创建知识库

创建一个空的知识库

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要先从网址中，找到这个知识库的id，记下后面需要用到。

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新建API密钥

创建密钥，后面通过API将数据写入知识库用到
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记下创建文档的API

后面通过这个API将数据写入知识库用到

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安装工具

安装模型

打开插件，选择模型

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安装模型

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配置模型

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这里使用通义千问，因为开通的180天内免费100万个token。没有API Key可以从左下角获取。

安装Firecrawl

Firecrawl是一个爬虫工具。

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配置Firecrawl

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获取Firecrawl的API Key

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创建爬虫知识库

创建Chatflow

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创建参数提取器

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创建爬虫

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要抓取的URL：填写上一步返回的website

结果的格式：markdown

仅抓取主要内容：选择true

请求头: {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}

创建模板转换

模板转换的作用是获取上一步的爬虫内容的text，给下一步用。

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创建提取标题与正文

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创建代码执行

过滤爬虫内容的特殊字符

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function main({arg1}) {
    return {
        content: arg1.replace(/\\/g, '\\\\').replace(/"/g, '\\"').replace(/\n/g, '\\n').replace(/\r/g, '\\r').replace(/\t/g, '\\t')
    }
}

创建HTTP 请求

将爬虫的数据通过知识库API保存到上面创建的知识库

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将上面复制的接口粘贴到这里

在这里插入图片描述

curl --location --request POST 'http://192.168.51.101/v1/datasets/{dataset_id}/document/create-by-text' \
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{"name": "text","text": "text","indexing_technique": "high_quality","process_rule": {"mode": "automatic"}}'

将dataset_id替换成上面保存的知识库id

添加接口的鉴权

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