在 Dify 上传了 Word 文件模型却只知道文件名无法回答里面的内容先确认工作流有没有完成文本提取。本文面向已能运行一个 LLM 节点的新手使用一页虚构 DOCX 搭建单文件问答逐层检查文件、提取文本和模型输入。适用于具备文档提取器的 Dify接入已配置的国内文本模型依据 2026 年 10 月 14 日资料整理未在读者实例实测。1. 最短路线文件先变文本再交给模型打开一个用于测试的 Workflow在开始节点添加单文件输入允许上传文档。接上 Document Extractor 文档提取器输入选择刚创建的文件变量再连接 LLM 节点在用户提示词里通过变量选择器插入提取器的 text 输出。最后把模型回答连接到输出节点。测试时只上传一份 DOCX先不要加入知识库、循环或 Agent 工具。提取器负责读文件模型负责读提取出的内容两步应该分别观察。不要把 file 对象直接作为普通文本变量放进提示词期待它自动变成文件正文。当前 Dify 官方文档说明文档提取器能把支持的文件转换为文本单文件输出字符串多文件输出字符串数组。Document Extractor 本文用单文件模式是为了把首次排查范围固定下来。LLM 节点选择已经能正常调用的文本模型。在提示词里写清“根据下面提供的文档文本回答文档里没有的内容就说未找到”然后插入 text 和用户问题两个真实变量。变量标记应由你的实例生成不要照抄另一种平台的花括号语法。2. 做一页能客观验收的 Word 样本在本地文档编辑器中写入以下虚构内容保存为 DOCX。不要使用真实内部通知也不要加扫描图片或复杂排版。演示借阅规则 保管地点南窗柜 可借数量每人两册 归还时间周三下午上传后先查看提取器的运行输出。预期 text 包含保管地点、数量和时间三个信息而不只是名称或下载地址。这里是读者可执行的验证设计并非本文已经测得的运行日志。问模型“演示书籍放在哪里什么时候归还”时不要在问题里写出南窗柜或周三下午。只有模型从文档中得到这两个独有字段才能证明你的链路大致有效。得到一段流畅的阅读建议不算完成这个任务。检查层必须能看到的东西失败时先改哪里开始输入有实际上传的文件上传字段与文件绑定提取输出三项虚构规则文本文档格式和解析过程模型输入包含提取器的 text提示词变量引用最终回答地点和时间符合样本问题和模型能力这张表用于找第一处断点。提取输出为空时改系统提示词通常没有帮助提取内容完整却没有进入模型时反复导出文件也不是最短路径。3. 不同现象要在不同节点定位开始节点没有文件值先看是否绑定到了你刚添加的文件输入而不是对话文字或另一个上传字段。名称相似不代表同一个变量。测试副本里把输入字段改成容易辨认的名称可以减少选错概率。提取器拒绝文件先确认实际格式。把老格式文件的扩展名改成 docx不会完成转换应使用编辑器正常另存。文件损坏、密码保护和解析器不支持的具体结构也需要分别检查不要为了排障修改生产服务器的沙箱权限。text 只剩少量字看看文件主体是不是图片。文本提取路线主要针对可解析文字拍照嵌入的整页扫描内容需要专门的图像识别处理。本文没有给这条路线添加 OCR也不承诺普通提取器能完整识别图片里的字。text 完整模型回答却像没看到文件打开模型节点的运行输入确认实际提示词中包含那三条规则。提示词面板显示一个变量名不代表运行时一定拿到了对应值。LLM 官方说明支持引用工作流变量不同模型的原生文件处理能力则需要分别判断。LLM 节点说明4. 从单文件扩展时留意输出类型变化单文件链路稳定后可以换成两个内容明显不同的 DOCX。此时提取器可能输出数组不能把它继续当成一份连续文档。如果你的目标是分别回答两份材料的问题应为每份文本保留文件名或序号避免把两个来源混在一起后失去可追溯关系。若只是合并阅读可先在模板中给每份材料加清晰边界例如“文件一”和“文件二”。模型提取出的字段应附带来源名称人工检查是否来自正确文件。不要用一个来自文件一的地点搭配文件二的时间生成看似完整但实际拼接错误的结论。长文档不是首次验收样本。随着输入增大应观察送给模型的文本长度及模型允许的上下文必要时按章节处理。文件上传成功与模型能接收整份长文本是两种约束不能因为一个很小的 DOCX 成功就推断上百页材料也可直接处理。表格内容需额外检查行列对应。提取后可能变成 Markdown 表格先确认标题和数据仍在正确位置。若复杂合并单元格难以阅读可在测试副本里把它改成普通表格重新导出用这个对照判断问题是否来自排版。5. 保存一份输入到答案的证据完成首次链路后记录 Dify 版本、模型名称、文件格式、单文件还是多文件、提取结果是否包含三项规则以及最终两个答案。实例没有显示某个版本信息时就注明未知不凭界面样式推断版本。再改一次样本把地点换成北门架保留其他信息。重新上传后应得到新地点。这是检查模型是否用了当前文件的有效方法如果答案仍是旧值要对比实际输入不应先认定模型永久记住了旧文件。上线前删去虚构样本与输出全文的调试日志保留必要的状态和长度即可。真实文件上传到模型服务属于数据传输应沿用你的业务访问与用途约定。求助时分享一页自行制作的同结构样本通常比分享原业务文件更容易复现。修复完成的标准是提取器得到正文、模型实际收到该正文、回答符合独有字段。下一步再考虑长文档、批量处理或检索功能。先把这一页走通能避免在一个缺少提取步骤的工作流上叠加更多节点。参考资料Document ExtractorDify更新于 2026-08-27。LLMDify更新于 2026-08-27。访问于 2026-10-14。