012-kaopeilian/docs/规划/全链路联调/Ai工作流/知识点拆解工作流.md at main

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- 从服务器拉取完整代码
- 按框架规范整理项目结构
- 配置 Drone CI 测试环境部署
- 包含后端(FastAPI)、前端(Vue3)、管理端

技术栈: Vue3 + TypeScript + FastAPI + MySQL

2026-01-24 19:33:28 +08:00

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知识拆解 (Dify)：管理员上传课程文件（如 PDF、Word）后，Dify 工作流会自动启动，对文档进行深度分析、拆解、提炼，形成结构化的知识点，写入数据库，为后续的动态考试和课程问答提供数据基础。当然也可手动在课程编辑页面的学习资料与知识点管理中，点击重新分析。注意是每上传一个文件就启动一次

要启动的是一个 dify 工作流 api 服务器：http://dify.ireborn.com.cn/v1 api 密钥：app-LZhZcMO6CiriLMOLB2PwUGHx workflow_id：80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab api 文档地址（可用 mcp 工具查看）：https://dify.ireborn.com.cn/app/6713de7f-d98d-4f0a-8e1d-5ad8b4496211/develop

需要提交的必填参数（全部必填）：

file（管理员上传的课程文件，单个文件，需上传）
course_name（即课程主题）
course_id（即课程 id）
material_id（资料ID）

该工作流会拆解知识点后直接写入数据库

实现经验（2025-09-23）

核心实现

后端：app/services/ai/knowledge_analysis.py - 知识点分析服务
API：POST /api/v1/courses/{id}/reanalyze - 重新分析接口
前端：课程编辑页面添加"重新分析"按钮，上传资料后自动触发

关键技术点

文件处理：先上传文件到Dify获取file_id，再调用工作流
调用格式：

# 1. 上传文件
POST /files/upload (multipart/form-data)
# 2. 调用工作流  
POST /workflows/run (JSON格式，使用upload_file_id)

工作流参数（修正：file 为单对象）：

{
  "inputs": {
    "file": {"type": "document", "transfer_method": "local_file", "upload_file_id": "file_id"},
    "course_name": "课程标题",
    "course_id": 课程ID,
    "material_id": 资料ID
  },
  "response_mode": "blocking",
  "user": "system_user_{course_id}"
}

异步处理：使用BackgroundTasks避免阻塞用户操作
日志规范：使用f-string格式，避免关键字参数
网络配置：将dify.ireborn.com.cn加入no proxy列表

验证完成

✅ 前端按钮正常工作，API调用成功返回200
✅ 后台任务正常执行，文件上传到Dify成功
✅ Dify工作流成功触发（workflow_run_id已生成）
❌ Dify工作流回调失败：尝试调用 https://aiedu.ireborn.com.cn/dev-api/system/knowledge

关键发现（2025-09-23）

问题: Dify工作流成功启动但执行失败

工作流ID: 80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab
错误: Reached maximum retries (0) for URL http://localhost:8000/api/v1/system/knowledge（示例）

原因: Dify工作流配置的回调URL需与当前环境一致；在本地联调时应使用本地地址

解决方案:

修改Dify工作流配置，将回调URL改为本地地址: http://localhost:8000/api/v1/system/knowledge
或者在公网环境部署API端点供Dify回调

已创建回调API: POST /api/v1/system/knowledge - 接收Dify工作流的知识点数据

workflow_id: 80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab

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