如何以表格形式批量輸入一些信息，然后讓大模型以對話應用形式逐條進行推理分析？
這里提供一個分步解決方案，結合 Dify平臺功能 和 API調用優化 的思路，既保證效率又降低復雜度：

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1. 優先檢查 Dify 的「數據集」功能

• Dify 支持通過「數據集」功能批量上傳結構化數據（如 CSV/Excel），并自動分塊存儲。
• 操作步驟：
  1. 進入 Dify 控制臺，創建數據集并上傳表格文件。
  2. 在「對話應用」中選擇該數據集作為知識庫。
  3. 配置提示詞模板，要求模型逐條讀取數據并分析（例如：請逐行分析以下數據，給出推理結果：{{input}}）。
• 優勢：無需編碼，直接利用 Dify 的批量數據處理能力，適合非技術用戶。

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2. 若需定制邏輯：使用 API 批量異步調用

當數據需要復雜預處理或邏輯控制時，可按以下步驟操作：

a. 數據準備

import pandas as pd# 讀取表格文件，轉換為 JSON 數組
df = pd.read_excel("data.xlsx")
records = df.to_dict(orient="records")  # 示例輸出：[{"字段1": "值1", ...}, ...]

b. 異步批量調用 API

import aiohttp
import asyncioasync def analyze_data(session, data_row):prompt = f"請分析以下數據：\n{data_row}\n給出詳細推理："async with session.post("https://api.dify.ai/v1/chat-messages",headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},json={"inputs": {}, "query": prompt}) as response:return await response.json()async def main():async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [analyze_data(session, row) for row in records]results = await asyncio.gather(*tasks)# 保存結果pd.DataFrame(results).to_csv("analysis_results.csv")asyncio.run(main())

關鍵優化：

• 使用異步請求 (aiohttp) 提升速度，避免逐條等待。
• 通過 asyncio.gather 控制并發量（可添加信號量防止速率限制）。

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3. 高級場景：結合 Dify 工作流

• 如果數據需要多步驟處理（如數據清洗 → 分析 → 生成報告），可在 Dify 中創建「工作流」：
  1. 設計一個接收批量輸入的工作流。
  2. 使用代碼節點遍歷數據，調用模型接口。
  3. 輸出合并后的分析結果。

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注意事項

1. 速率限制：查看 DeepSeek API 的每分鐘調用上限，必要時添加延遲。
2. 錯誤重試：在代碼中增加重試邏輯（如 tenacity 庫）。
3. 成本估算：提前用樣本數據測試，估算 token 消耗量。
4. 結果存儲：建議使用數據庫（如 MySQL、MongoDB）替代 CSV，便于后續查詢。

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推薦方案選擇

• 簡單分析 → 直接使用 Dify 數據集 + 提示詞模板。
• 復雜流水線 → API 異步調用 + 數據庫存儲。
• 企業級需求 → 聯系 DeepSeek 團隊咨詢批量接口優惠。