常见技术问题： 本地部署Dify后，虽支持通过“知识库”上传CSV/Excel文件，但常出现数据解析失败、中文乱码、数值列被误转为科学计数法（如1.23E+08）、日期格式丢失或表格结构坍塌（多表头/合并单元格不兼容）等问题；更关键的是，即使上传成功，LLM在RAG检索中往往无法准确关联行级语义（如“对比2023年华东区销售额与目标达成率”），导致分析结果空泛或幻觉。此外，Dify默认不支持自动触发分析流程（如“每日更新销售表并生成周报”），需手动重传+重配置提示词，缺乏定时加载、增量更新与结构化输出n8n 工作流 教程8;如Markdown表格/JSON指标）能力。开发者尝试用Python脚本预处理文件再调用Dify API时，又面临向量库schema不匹配、元数据注入缺失、chunk策略不合理等集成障碍。
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