dify可自动抓取解析行业研报并结构化输出核心结论：需通过rss或插件接入数据源，上传pdf/txt/html至知识库，按标题分割，用json提示词与few-shot示例提取6项字段，结合语义检索与定时工作流推送速递卡片。
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你需要让Dify自动抓取、解析并结构化输出每日行业研报的核心结论，而不是手动复制粘贴再整理。这要求助手能识别PDF/网页中的关键段落、提取数据指标、过滤冗余描述，并按固定模板生成速递摘要。
准备研报数据源与接入方式
第一步：确认研报来源是否支持API或RSS。中信、中金、国君等头部券商多数提供公开RSS链接（如https://research.xxx.com/rss），部分需登录后获取；若无RSS，必须用浏览器插件+Webhook模拟人工下载→上传至Dify知识库，【不可直接上传未解压的ZIP包，Dify不解析压缩包内PDF】。
第二步：在Dify「数据集」中新建「行业研报原文」知识库，上传格式限定为PDF、TXT、HTML三种。单次上传不超过50份文件，否则触发限流导致解析失败。
第三步：启用「自动分割」，选择「按标题层级分割」而非「固定长度分割」——研报常含“核心观点”“风险提示”等二级标题，按标题切分才能保留语义完整性。
构建研报结构化提取提示词
方法一：用系统角色指令强制输出JSON格式
在应用「编排」→「提示词」中输入：你是一名资深行业分析师，请从以下研报文本中严格提取6项字段：{行业名称、今日评级、目标价区间、核心驱动因素（≤3条，每条≤12字）、主要风险（≤2条）、关键数据（仅数字+单位，如“+12.3% YoY”）}。所有字段必须存在，缺失则填“暂无”。输出纯JSON，不加任何说明文字。
方法二：用Few-shot示例约束模型行为
在相同提示词区域追加两组真实样例（输入文本片段+对应JSON），样例必须包含“目标价区间为空”和“关键数据含百分比与绝对值”的边界情况——否则模型遇到“维持‘增持’评级，目标价待更新”时会擅自补全为“0-0元”。
配置RAG检索增强逻辑
开启「高级检索」→勾选「启用语义检索」，在「相关性阈值」设为0.68。低于此值的片段不参与生成，避免模型从无关段落（如免责声明、作者简介）中幻觉出“政策利好”等错误结论。
为提升关键字段召回率，在「检索前处理」中添加规则：将用户问题自动重写为“提取【核心驱动因素】”“提取【主要风险】”，而非原问题“今天有什么要点”。【原问题未带字段标识时，模型大概率漏提某一项】
禁用「全文匹配」模式——研报中“风险”一词常出现在“市场风险”“操作风险”等干扰短语里，全文匹配会拉低真正“主要风险”段落的排序权重。
设置每日定时触发与结果分发
进入「工作流」→添加「定时触发器」，设置UTC时间07:00（对应国内15:00，覆盖午间及盘后研报发布高峰）。触发后自动执行：获取最新RSS条目→下载PDF→调用Dify解析接口→运行结构化提示词→生成Markdown速递。
最后一步：在工作流末端连接「飞书机器人」或「企业微信应用」，将输出内容以卡片形式推送。卡片标题固定为“【{行业名称}】{日期}核心速递”，正文使用表格呈现6个字段，确保移动端打开时无需横向滑动。
