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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
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3.0 KiB
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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。
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注意是每上传一个文件就启动一次
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要启动的是一个 dify 工作流
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api 服务器：http://dify.ireborn.com.cn/v1
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api 密钥：app-LZhZcMO6CiriLMOLB2PwUGHx
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workflow_id：80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab
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api 文档地址（可用 mcp 工具查看）：https://dify.ireborn.com.cn/app/6713de7f-d98d-4f0a-8e1d-5ad8b4496211/develop
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需要提交的必填参数（全部必填）：
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- file（管理员上传的课程文件，单个文件，需上传）
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- course_name（即课程主题）
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- course_id（即课程 id）
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- material_id（资料ID）
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该工作流会拆解知识点后直接写入数据库
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## 实现经验（2025-09-23）
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### 核心实现
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- 后端：`app/services/ai/knowledge_analysis.py` - 知识点分析服务
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- API：`POST /api/v1/courses/{id}/reanalyze` - 重新分析接口
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- 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
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### 关键技术点
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1. **文件处理**：先上传文件到Dify获取file_id，再调用工作流
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2. **调用格式**：
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```python
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# 1. 上传文件
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POST /files/upload (multipart/form-data)
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# 2. 调用工作流
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POST /workflows/run (JSON格式，使用upload_file_id)
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```
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3. **工作流参数（修正：file 为单对象）**：
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```json
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{
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"inputs": {
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"file": {"type": "document", "transfer_method": "local_file", "upload_file_id": "file_id"},
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"course_name": "课程标题",
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"course_id": 课程ID,
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"material_id": 资料ID
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},
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"response_mode": "blocking",
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"user": "system_user_{course_id}"
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}
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```
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4. **异步处理**：使用BackgroundTasks避免阻塞用户操作
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5. **日志规范**：使用f-string格式，避免关键字参数
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6. **网络配置**：将dify.ireborn.com.cn加入no proxy列表
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### 验证完成
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- ✅ 前端按钮正常工作，API调用成功返回200
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- ✅ 后台任务正常执行，文件上传到Dify成功
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- ✅ Dify工作流成功触发（workflow_run_id已生成）
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- ❌ Dify工作流回调失败：尝试调用 `https://aiedu.ireborn.com.cn/dev-api/system/knowledge`
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### 关键发现（2025-09-23）
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**问题**: Dify工作流成功启动但执行失败
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- 工作流ID: `80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab`
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- 错误: `Reached maximum retries (0) for URL http://localhost:8000/api/v1/system/knowledge`（示例）
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**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
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**解决方案**:
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1. 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`
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2. 或者在公网环境部署API端点供Dify回调
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**已创建回调API**: `POST /api/v1/system/knowledge` - 接收Dify工作流的知识点数据
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workflow_id: 80cc2d27-f028-4bf1-9ac0-59742ae1cdab |