Dify Data Visualization Workflow

从数据文件到可交互的分析报告。

使用 Dify Chatflow 编排文件解析与模型分析，通过 Flask 保存生成的 HTML 页面，并提供独立的浏览器访问地址。

项目概览 · 效果展示 · 工作流程 · 快速部署 · 故障排查

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关于项目

日常业务分析常从一份 Excel 开始，经过数据理解、指标梳理和图表制作，最终形成可供讨论的报告。本仓库把这几步串到同一条 Dify Chatflow 中：用户上传文件，模型根据解析后的内容组织分析和图表，Flask 将生成的页面保存为 HTML，并返回访问链接。

这是一个面向已有 Dify 环境的工作流示例与配套报告服务，不是 Dify 的完整发行版，也不是替代数据库或 BI 系统的分析引擎。它更适合小规模数据探索、业务报表原型和内部演示。

场景	当前实现
数据问答	未上传文件时，走通用问答分支
文件分析	上传 Excel / CSV 后，由文档提取器向模型提供文本
可视化	模型生成包含 ECharts 的完整 HTML 页面
报告交付	Flask 保存文件，返回浏览器可访问的 URL

项目状态：核心链路已在 Dify 1.15.0 的本地 Docker 环境中排查与调试；本仓库为整理后的可复用配置，尚未提供自动化端到端验收结果。模型输出的数值和图表仍需根据原始数据复核。

效果展示

以下为实际 Dify 工作流与生成的 HTML 报告截图，非概念设计稿。

Dify Chatflow

工作流先判断是否上传数据文件：文件分析分支依次完成文档提取、模型分析、HTML 提取和报告保存；没有文件时转入通用问答分支。

查看工作流原图

HTML 数据分析看板

报告以独立 HTML 页面呈现，示例包含趋势图、分类统计、占比图以及对应的业务分析结论。图表内容取决于上传数据和模型输出，并非固定模板。

查看看板原图

工作流程

flowchart LR
    A[用户输入] --> B{是否上传文件}
    B -->|否| C[通用问答 LLM]
    C --> D[回复]
    B -->|是| E[文档提取器]
    E --> F[数据分析 LLM]
    F --> G[HTML 提取]
    G --> H[Sandbox 代码节点]
    H -->|POST /upload_html| I[Flask 报告服务]
    I --> J[(static_files)]
    I --> K[返回报告 URL]
    K --> L[浏览器打开看板]

Loading

设计说明

Dify 负责文件输入、条件分支、模型调用与 HTML 提取；Flask 只负责接收 HTML、落盘和文件访问。二者通过 Docker 内网通信，报告链接则面向用户浏览器。

用途	地址示例	谁来访问
上传报告	http://flask-app:5000/upload_html	Dify Sandbox
查看报告	http://YOUR_SERVER_IP:5000/download/report_xxx.html	用户浏览器
健康检查	http://flask-app:5000/health	Docker 内部服务

flask-app 是 Docker 网络中的服务名，不能直接作为局域网浏览器的地址。

项目结构

Dify-Data-Visualization-Workflow/
├── README.md
├── html_server.py                 # HTML 上传、保存、下载接口
├── Dockerfile.flask               # Flask 容器构建
├── docker-compose.override.yaml  # 叠加至已有 Dify Compose
├── .env.example                   # 环境变量说明
├── .gitignore
├── LICENSE
├── docs/images/                   # 工作流与 HTML 看板实测截图
├── workflow/
│   └── Excel 数据可视化分析.yml  # Dify Chatflow DSL
└── static_files/
    └── .gitkeep                   # 本地报告目录占位

快速部署

前提条件

• 已部署且运行正常的 Dify 1.15.0；其他版本需要自行验证兼容性。
• Docker Compose v2，能够运行 Linux 容器（Windows 用户通常使用 Docker Desktop + WSL2）。
• Dify 已配置可用的大语言模型；DSL 引用了 OpenAI API Compatible 插件和示例模型 ark-code-latest，导入后需绑定你自己的模型配置。
• 浏览器能够访问部署机器上经过授权的报告访问地址。默认示例使用 5000 端口。

不需要迁移 Dify 的数据库或原始 .env。 本项目只在已有 Dify 上增加一个 Flask 服务，再导入工作流。

1. 获取项目文件

git clone https://github.com/dreambet/Dify-Data-Visualization-Workflow.git
cd Dify-Data-Visualization-Workflow

将以下三个文件复制到现有 Dify 安装目录中的 docker/（与官方 docker-compose.yaml、.env 同级）：

html_server.py
Dockerfile.flask
docker-compose.override.yaml

随后在该目录创建空的 static_files/ 文件夹。已有报告无需复制；新生成的 HTML 将自动写入此目录。

2. 配置报告访问地址

在 Dify 原有的 docker/.env 中追加：

REPORT_PUBLIC_BASE_URL=http://YOUR_SERVER_IP:5000

将 YOUR_SERVER_IP 替换为客户端浏览器实际能够访问的宿主机 IP 或域名。不要用本仓库的 .env.example 覆盖 Dify 原有的 .env。

3. 构建并启动 Flask

进入 Dify 的 docker/ 目录，先验证合并后的 Compose，再启动新增服务：

docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.override.yaml config --quiet
docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.override.yaml up -d --build flask-app
docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.override.yaml ps flask-app

docker-compose.override.yaml 在原有 Compose 之上增加 flask-app，并将其同时连接到 default 和 ssrf_proxy_network。请保留 Dify 官方配置及其既有数据卷；不要为此执行 docker compose down -v。

4. 验证 Sandbox 通信

仍在 Dify docker/ 目录执行：

docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.override.yaml exec sandbox getent hosts flask-app
docker compose -f docker-compose.yaml -f docker-compose.override.yaml exec sandbox curl -fsS http://flask-app:5000/health

预期：第一条显示容器网络地址；第二条返回：

{"status":"ok"}

这一步必须从 sandbox 验证。仅在 worker 容器里访问成功，并不能证明代码节点能够访问 Flask。

5. 导入 Chatflow

在 Dify 工作室中导入 Excel 数据可视化分析.yml，然后逐项检查：

1. 安装 DSL 所依赖的模型插件，并重新配置两个 LLM 节点。
2. 确认“解析链接”代码节点向 http://flask-app:5000/upload_html 发送 html_content。
3. 上传一份脱敏的测试 Excel / CSV，运行文件分析分支；再测试未上传文件的问答分支。
4. 检查报告文件是否出现在 static_files/，并使用实际浏览器打开返回的链接。

报告页面使用 ECharts CDN；浏览器无法访问该资源时，图表可能无法加载。

故障排查

以下问题来自项目实际调试过程。

现象	原因与处理
Temporary failure in name resolution	代码节点执行于 Sandbox；确认 flask-app 与 Sandbox 处于相同的 ssrf_proxy_network。
手工连接网络后恢复，重建容器后再次失败	docker network connect 只修改当前容器；使用 Compose 配置固化网络连接。
上传成功，报告链接返回 404	原始实现与 Flask 默认 /static 路由重叠。仓库代码已关闭默认静态路由，使用 /download/<filename>。
Docker 内可访问，其他电脑打不开	检查 REPORT_PUBLIC_BASE_URL、主机端口映射、Windows 防火墙和网络访问策略。
导入 DSL 后模型节点无法运行	DSL 不携带模型凭据；需要安装插件并重新绑定有权限调用的模型。
页面可以打开，但图表空白	检查 ECharts CDN 是否可达，以及模型生成的 HTML/JS 是否有效。

实现边界与安全

• 报告由模型生成，不保证所有计算与图表完全正确。 大文件、复杂工作表以及超出模型上下文的内容，可能出现遗漏；关键业务指标应人工核对。
• POST /upload_html 当前没有身份认证，生成的报告也没有访问权限和自动过期机制。请仅在可信内网试用，不要直接将 5000 端口暴露到公网。
• HTML 可包含脚本；访问报告前应确认内容可信。生产化需要增加鉴权、HTTPS、访问控制、内容约束与定期清理。
• 是否向外部发送数据取决于你在 Dify 配置的模型服务商。使用第三方模型 API 时，表格提取内容可能传输到外部服务。
• 生成文件位于 static_files/，该目录中的报告文件不应提交到 GitHub。

开源许可

本仓库的原创代码与文档以 MIT License 发布。Dify、Flask、ECharts 等第三方组件遵循各自的许可证；演示截图仅用于说明实际运行效果。

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基于 Dify · Flask · Apache ECharts