> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.textin.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Dify > 使用 xParse Dify 插件，为 RAG、Agent、信息提取等场景的提供高效文档解析。 # xParse Dify 插件简介 **Dify** 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式 AI 应用的创建和部署。它结合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 的理念，为开发者提供了用户友好的界面和强大的工具，有效降低了 AI 应用开发的门槛。 **xParse** 是一个端到端文档处理 AI 基础设施，致力于将非结构化文档高效转化为可查询、可分析的数据资产。 目前 xParse 与 Dify 联合研发的 xParse 插件已在 Dify 市场上架，帮助用户搭建工作流，提供强大的文档解析和处理能力。 * Dify 官网地址：[https://dify.ai/zh](https://dify.ai/zh) * xParse Dify 插件下载地址：[https://marketplace.dify.ai/plugins/intsig-textin/xparse](https://marketplace.dify.ai/plugins/intsig-textin/xparse) # xParse 在 Dify 中的使用方法 ## 一、xParse Dify 插件亮点 * **多种解析引擎支持**：支持 TextIn 自研高性能解析引擎（推荐）、MinerU、PaddleOCR 等多种行业内先进的解析引擎，可根据文档类型灵活选择。 * **强大的文档处理能力**：支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片等多种格式，准确提取标题、公式、图表、表格等元素，保留文档的语义结构。 * **赋能工作流**：让 Dify 的 Agent 拥有强大的文档"读写"能力，轻松处理复杂任务，支持 RAG、知识库构建、信息提取等场景。 * **灵活的配置选项**：支持自定义解析引擎、去水印、切边增强等参数，满足不同业务需求。 ## 二、实战演练：两个案例带你快速上手 空谈不如实战。下面我们通过两个典型场景，向你展示 xParse 插件的强大之处。 ### 准备 1. 在 Dify 插件页面安装 xParse 插件（私有化部署的 Dify 同理） 2. 填写 API 配置信息 插件配置示例 在插件配置页面，需要填写以下信息： * **x-ti-app-id**：xParse 的应用 ID，必填 * **x-ti-secret-code**：xParse 的密钥，必填 > 提示：请前往 [TextIn 工作台 - 账号与开发者信息](https://www.textin.com/console/dashboard/setting) 获取 API Key，详细获取方式请参考 [API Key 文档](/pipeline/api-key) ### 案例一：解析单文件，搭建 Chat Document 应用 想借助 AI 与你的文档对话吗？跟着下面几步，轻松实现。 #### 第一步：创建空白应用，选择 "Chatflow" 输入应用名称与描述 创建应用 #### 第二步：创建的初始模板中，选择 "开始" 节点 点击右侧 "+" 按钮添加变量，选择字段类型选为单文件，填写变量名称（此处填为 `input_file`），支持文档类型选为文档与图片，上传文件类型选为本地上传。 开始节点配置 #### 第三步：添加工具节点——xParse 插件来解析上一步开始节点上传的文件 添加 xParse 工具节点 #### 第四步：设置 xParse 的输入变量，选择上一步开始节点添加的 `input_file` xParse 输入配置 xParse 插件支持以下配置选项： * **文件输入**：选择要解析的文件（必填） * **解析引擎**：可选择 `Textin`（推荐）、`Textin Lite`、`Mineru`、`PaddleOCR` 等（陆续接入中） * **预处理**：可选择 `切边矫正`、`去水印` 等 其他参数详情可参考 [插件说明文档](https://marketplace.dify.ai/plugins/intsig-textin/xparse)。 #### 第五步：配置 LLM 模型 选择 "LLM" 节点后，如果没有模型可用，需要单独在插件市场安装（这里使用 gpt-5 作为示例） "上下文"选择 xParse 的输出变量 `text`（xParse 解析文档后的 markdown 格式） LLM 配置 在 "SYSTEM" 区域根据实际需求填写提示词，可如图填写 "在 文档解析 `text` 中提取用户的问题答案" 系统提示词配置 #### 第六步：预览，上传文件并提问机器人关于文档的内容 至此一个简单的文档问答应用 Chat PDF 搭建完成，点击 "预览"，查看效果如何： 预览效果 结果如下： 问答结果 #### 第七步：发布与测试 保存并发布你的应用。现在，上传一份 PDF 或图片，你就可以和它自由对话了！ 发布应用 ### 案例二：自动化批量处理文档，并上传至云端 S3 需要处理大量文档并归档？xParse 插件同样能胜任。 #### 第一步：安装 S3 插件 安装 S3 插件 #### 第二步：配置 S3 bucket 配置 OSS #### 第三步：创建工作流 选择字段类型为 "文件列表"，填写变量名称（此处填为 `upload_files`），支持的文档类型选为文档与图片 文件列表配置 #### 第四步：添加 "迭代" 在 "开始" 节点后添加 "迭代"，并配置迭代内的 xParse 节点，设置迭代的输入为上一步开始节点的 `upload_files`，输出节点暂时不填写，在整个迭代配置完成后选择 xParse 节点文档解析的 `files` 迭代配置 将 xParse 的输入参数 文件（file） 选择为迭代器的 `item` xParse 迭代输入 xParse 迭代输出 #### 第五步：增加中间节点 "代码执行" 来转换 xParse 的解析结果 **输入变量（变量名称需与代码定义一致）** * **text**：选择 xParse 文档解析的输出变量 `text` * **fileName**：选择 "迭代" 节点的 `item` 的 `name` **输出变量（变量名称需与代码定义一致）** * **fileName**：String * **base64**：String 代码执行节点 代码选择 JavaScript，编写转换代码： ```javascript theme={null} function main({text, fileName}) { const fileContent = Buffer.from(text, 'utf-8').toString('base64'); return { fileName, base64: fileContent }; } ``` 以下为 Python 版本： ```python theme={null} import base64 def main(text: str, fileName: str): base64_content = base64.b64encode(text.encode('utf-8')).decode('utf-8') return { 'fileName': fileName, 'base64': base64_content } ``` #### 第六步：配置 S3 插件来上传内容 添加工具节点 S3，选择 "通过S3上传base64" S3 配置 文件 base64 选择代码执行（图中为**转换 xParse MD 文本**）输出的 base64 字段 Botos3 base64 配置 S3 对象 key，S3 对象 key 填写文件存储的路径，在 botos3 插件配置界面已经填写了 bucket 名称，这里只需要填写在 bucket 下存储的目录即可。选择代码执行（图中为**转换 xParse MD 文本**）的 `fileName` Botos3 key 配置 #### 第七步：预览效果 连接结束节点，至此，一个简单的上传到 s3 的工作流配置完成，点击 "运行" 看看效果： 工作流运行 运行结果 #### 第八步：查看文档 运行结束，可在云存储服务后台查看 S3 桶内是否已上传解析后的 md 文件。 ## 三、更多应用场景 xParse Dify 插件还支持以下应用场景： ### RAG 应用构建 使用 xParse 解析文档后，结合 Dify 的知识库功能，构建智能问答系统。xParse 的智能分块功能可以确保文档被合理切分，保留语义完整性，提升检索效果。 ### 信息提取 Agent 结合 xParse 的信息抽取能力，构建自动化的信息提取 Agent，从合同、发票、订单等文档中提取结构化信息，自动完成数据录入和验证。 ### 批量文档处理 使用迭代节点批量处理文档，结合 xParse 的多种解析引擎，根据文档类型自动选择最适合的解析方案，提升处理效率和准确性。 ## 四、常见问题 ### Q: 如何选择合适的解析引擎？ A: * **textin**：适合大多数场景，速度和准确性俱佳（推荐） * **textin-lite**：适合纯文本、表格图片、电子档 PDF 等场景，速度更快，价格更低 * **mineru**：适合学术论文等场景，表现优异 * **paddle**：适合多语言和复杂文档场景（如 PPT），表现优异 ### Q: xParse 支持哪些文件格式？ A: xParse 支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（JPG、PNG 等）等多种格式。 ### Q: 如何获取 API Key？ A: 请前往 [TextIn 工作台 - 账号与开发者信息](https://www.textin.com/console/dashboard/setting) 获取 `x-ti-app-id` 和 `x-ti-secret-code`，详细获取方式请参考 [API Key 文档](/pipeline/api-key)。 ### Q: 解析后的结果格式是什么？ A: xParse 默认返回 Markdown 格式的文本，同时支持返回 JSON 格式的结构化数据，包含文档元素、坐标信息等详细信息。 ## 五、相关资源 * [xParse 产品文档](/pipeline/overview) * [API 参考文档](/api-reference/endpoint/pipeline) * [快速启动指南](/pipeline/quickstart) * [TextIn xParse 产品介绍](https://www.textin.com/market/detail/xparse)