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如何以表格形式批量输入一些信息，然后让大模型以对话应用形式逐条进行推理分析？
这里提供一个分步解决方案，结合 Dify平台功能 和 API调用优化 的思路，既保证效率又降低复杂度：

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1. 优先检查 Dify 的「数据集」功能

• Dify 支持通过「数据集」功能批量上传结构化数据（如 CSV/Excel），并自动分块存储。
• 操作步骤：
  1. 进入 Dify 控制台，创建数据集并上传表格文件。
  2. 在「对话应用」中选择该数据集作为知识库。
  3. 配置提示词模板，要求模型逐条读取数据并分析（例如：请逐行分析以下数据，给出推理结果：{{input}}）。
• 优势：无需编码，直接利用 Dify 的批量数据处理能力，适合非技术用户。

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2. 若需定制逻辑：使用 API 批量异步调用

当数据需要复杂预处理或逻辑控制时，可按以下步骤操作：

a. 数据准备

import pandas as pd# 读取表格文件，转换为 JSON 数组
df = pd.read_excel("data.xlsx")
records = df.to_dict(orient="records")  # 示例输出：[{"字段1": "值1", ...}, ...]

b. 异步批量调用 API

import aiohttp
import asyncioasync def analyze_data(session, data_row):prompt = f"请分析以下数据：\n{data_row}\n给出详细推理："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)# 保存结果pd.DataFrame(results).to_csv("analysis_results.csv")asyncio.run(main())

关键优化：

• 使用异步请求 (aiohttp) 提升速度，避免逐条等待。
• 通过 asyncio.gather 控制并发量（可添加信号量防止速率限制）。

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3. 高级场景：结合 Dify 工作流

• 如果数据需要多步骤处理（如数据清洗 → 分析 → 生成报告），可在 Dify 中创建「工作流」：
  1. 设计一个接收批量输入的工作流。
  2. 使用代码节点遍历数据，调用模型接口。
  3. 输出合并后的分析结果。

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注意事项

1. 速率限制：查看 DeepSeek API 的每分钟调用上限，必要时添加延迟。
2. 错误重试：在代码中增加重试逻辑（如 tenacity 库）。
3. 成本估算：提前用样本数据测试，估算 token 消耗量。
4. 结果存储：建议使用数据库（如 MySQL、MongoDB）替代 CSV，便于后续查询。

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推荐方案选择

• 简单分析 → 直接使用 Dify 数据集 + 提示词模板。
• 复杂流水线 → API 异步调用 + 数据库存储。
• 企业级需求 → 联系 DeepSeek 团队咨询批量接口优惠。