dify可通过构建“标签定义库”和“文档自动标签化”工作流实现文档上传时自动打业务标签。先在知识库中建立含标签名及特征描述的纯文本标签体系，再通过单节点分类或rag增强双阶段分类工作流，结合文档解析与大模型推理，输出唯一匹配标签并发布api供调用。
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你需要让Dify自动给上传的文档打上业务标签，比如“合同”“发票”“用户反馈”“技术文档”，而不是靠人工翻看内容再手动选标签。这一步必须在文档进入知识库前完成，否则后续按标签检索、权限控制、路由分发都会失效。
准备带描述的标签体系
打开Dify工作台→点击左侧「知识库」→新建一个专用知识库，命名为“标签定义库”。
这个知识库不存业务文档，只存你认可的标签及其标准描述。每条记录格式为：【标签名】+换行+【该标签的典型特征与排除条件】。例如：
合同
包含甲乙双方名称、签署日期、违约责任条款；不含“报销”“金额合计”“开票信息”等字样。
发票
含“发票代码”“校验码”“销售方/购买方名称及税号”；通常有10～12位数字代码，且出现“￥”或“元”单位金额。
【必须用纯文本逐条录入，不能合并成一段，否则向量检索会混淆语义】
构建分类工作流
回到工作台→点击「工作流」→新建空白ChatFlow，命名为“文档自动标签化”。
方法一：轻量级单节点分类（适合标签≤8个、文档类型明确）
添加「大模型」节点→在提示词中写明：“你是一个精准的文档类型识别器。请严格从以下8个选项中选择唯一最匹配的标签：[合同, 发票, 用户反馈, 技术文档, 会议纪要, 培训材料, 法务函件, 其他]。仅输出标签名，不要解释。”→将文档提取后的文本直接作为输入变量传入该节点。
Dify 3.9.2更新重点增强系统安全性，引入 Chainguard 安全基础镜像并同步社区版 CVE 修复，同时优化 OpenSearch 向量存储兼容性、插件参数传输机制及 Helm 部署配置。新增工作流模型节点缓存能力，可减少重复凭证查询，显著提升复杂工作流初始化速度，为企业级 AI 应用提供更稳定、高效的运行体验。
方法二：RAG增强双阶段分类（推荐，标签数多、边界模糊时准确率提升40%以上）
第一步：添加「知识检索」节点→选择刚才建的“标签定义库”→设置top_k=5→开启「启用高亮片段」；
第二步：添加「大模型」节点→提示词开头写：“你已获得5个候选标签及其定义。请结合用户文档全文，选出语义匹配度最高的1个标签。若都不匹配，输出‘其他’。只输出标签名。”→输入变量为「文档文本 + 检索返回的5段定义」。
【注意：知识检索节点必须放在大模型节点之前，且两者间用实线连接，否则检索结果无法传递】
接入文档并触发分类
第一步：添加「文件输入」节点→字段类型选「文件列表」→勾选支持格式：PDF、DOCX、TXT、MD；
第二步：添加「文档解析器」节点→连接到文件输入节点→在设置中开启「保留原始段落结构」，关闭「自动分块」；
第三步：将文档解析器的输出「text_content」拖拽连线至后续分类节点的输入变量；
第四步：在工作流末尾添加「变量输出」节点→新增输出变量名为「classified_label」→绑定来源为大模型节点的「输出文本」；
第五步：点击右上角「发布」→复制生成的API地址，即可用curl或Postman上传文件测试。
