前言

最近公司需要使用Uniapp开发微信小程序，并且需要解析Word和Excel文档中的内容，于是专门预研这方面的技术实现，下面是我预研的结果：

1、自己实现
2、Dify实现
3、飞书Aili实现

下面详细说明如何实现：

自己实现

如果是自己实现的话，需要安装依赖包

pnpm install xlsx mammoth pdfjs-dist

注意：pdf需要设置

pdfjsLib.GlobalWorkerOptions.workerSrc = '//your-cdn-serve/js/pdf.js/pdf.worker.mjs';

下面是实现细节代码，这样就完成了读取文件功能，但是，安装这些包会导致Uniapp发布的小程序包太大，超出限制，所以不推荐，但是如果是Web项目，就当我没说！：

const readExcel = async (file) => {
    const buffer = await file.arrayBuffer();
    const workbook = XLSX.read(buffer, { type: 'array' });
    const sheetName = workbook.SheetNames[0];
    const worksheet = workbook.Sheets[sheetName];
    const jsonData = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet, { header: 1 });
    return jsonData;
};

const readDocx = async (file) => {
    const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
    const result = await mammoth.extractRawText({ arrayBuffer });
    return result.value;
};

const readPdf = async (file) => {
    const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
    const pdf = await pdfjsLib.getDocument({ data: arrayBuffer }).promise;

    let text = '';
    for (let i = 1; i <= pdf.numPages; i++) {
        const page = await pdf.getPage(i);
        const content = await page.getTextContent();
        const pageText = content.items.map((item) => item.str).join(' ');
        text += pageText + '\n';
    }
    return text;
};

const readText = async (file) => {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        const reader = new FileReader();
        reader.onload = () => resolve(reader.result);
        reader.onerror = reject;
        reader.readAsText(file);
    });
};

Dify实现

公司部署了Dify服务，所以尽情的玩，下面我将详细介绍如何使用。
首先打开Dify的开发后台，如下所示：

点击工作室并创建空白应用，如下所示：

点击创建即可。

下面是我配置好的工作流，如下所示：

详细介绍下节点设置：

1、开始结点

添加自定义参数fileUrl，字段类型是文件列表，当然你设置成单文件也是可以的。

2、文档提取器节点

输入变量设置成开始节点中的fileUrl，如下所示：

3、结束节点

结束节点，默认输出是文档提取的内容，所以默认就好。

这样就完成了工作流的配置了，现在我们可以调试一下，看看有没有问题：

可以看到，解析没有问题！

好了，我们发布一下应用，编排好工作流并发布之后，我们需要在Uniapp中集成，下面介绍下如何集成！

1、查看官方集成文档调用技能

可以看到，官方文档已经有了调用技能的示例代码，我们只要改装一下加到Uniapp中即可。

2、Uniapp调用Dify工作流

runWorkflow方法中实现了调用Dify工作流方法，这样就完成了调用。

// 在 UniApp 的页面或方法中
const runWorkflow = (fileUrl) => {
  // 替换为实际参数
  const apiKey = 'your_api_key_here';
  
  uni.request({
    url: 'http://agents.einwin.com/v1/workflows/run',
    method: 'POST',
    header: {
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    data: {
      inputs: {
        "fileUrl": [ // 动态键名
          {
            transfer_method: "remote_url",
            url: fileUrl,
            type: "document"
          }
        ]
      },
      response_mode: "blocking",
      user: "abc-123"
    },
    success: (res) => {
      console.log('请求成功:', res.data);
    },
    fail: (err) => {
      console.error('请求失败:', err);
      uni.showToast({ title: '请求失败', icon: 'error' });
    }
  });
}

飞书Aili实现

公司是购买了飞书Aili服务，所以尽情的玩，下面我将详细介绍如何使用。
首先打开飞书aili的开发后台，这是我的飞书后台网页

点击创建工作流应用->点击从空白创建，点击确认，等待创建，创建好之后跳转下面页面：

点击编辑技能，如下所示：

这是最原始的工作流页面，下面是我配置好的工作流，如下所示：

详细介绍下节点设置：

1、开始结点

添加自定义参数fileUrl，用于设置需要提取的文件url路径

2、条件分支

因为我要解析两个类型的文档，一个word一个Excel，所以需要两个分支

3、分支1

如果fileUrl文件是Word则往下执行

4、解析Word

选择文档类型，以及待解析的文件fileUrl，以及输出result，选择MarkDown格式输出

5、分支2

如果fileUrl文件是Excel则往下执行

6、解析Excel

选择文档类型，以及待解析的文件fileUrl，以及输出result，选择MarkDown格式输出

7、最终结果和结束节点

在最终结果里面获取word和excel中的内容并输出到结束结点

这样就完成了工作流的配置了，现在我们可以调试一下，看看有没有问题：

可以看到，解析没有问题！

好了，我们发布一下应用，编排好工作流并发布之后，我们需要在Uniapp中集成，下面介绍下如何集成！

1、查看官方集成文档调用技能


可以看到，官方文档已经有了调用技能的示例代码，我们只要改装一下加到Uniapp中即可。

2、Uniapp调用飞书Aili技能

我们添加rechatForAili方法，注意调用这个方法前，我们需要设置AppID和SkillID，根据官方文档说明，我们可以直接到工作流的页面的浏览器URL中直接拿到，spring_开头的是AppID，skill_开头的 是SkillID。

接下来，我们要通过API获取tenant_access_token，根据官方文档说明，我们创建getFeishuTenantToken方法，如下所示：

async getFeishuTenantToken() {
      const appId = ""; // 替换为你的 App ID
      const appSecret = ""; // 替换为你的 App Secret

      try {
        const response = await uni.request({
          url: "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal",
          method: "POST",
          header: {
            "Content-Type": "application/json",
          },
          data: {
            app_id: appId,
            app_secret: appSecret,
          },
        });
        const resData = response[1].data
        if (resData.code === 0) {
          this.feishuToken = resData.tenant_access_token;
          this.error = null;
        } else {
          this.error = resData.msg || "获取 Token 失败";
        }
      } catch (err) {
        this.error = "请求失败，请检查网络或配置";
      }
    },

但是，我们还需要获取appId和appSecret，这个可以到发布应用的地方获取，点进去之后，我们就可以看到了。

好了，拿到了tenant_access_token，下面就可以调用飞书aili的工作流技能了，代码如下所示：

rechatForAili(fileUrl) {
      const appId = ''
      const skillId = ''
      if (this.feishuToken){
        uni.request({
          url: `https://open.feishu.cn/open-apis/aily/v1/apps/${appId}/skills/${skillId}/start`,
          method: 'POST',
          header: {
            'Authorization': `Bearer ${this.feishuToken}`,
            'Content-Type': 'application/json'
          },
          data: {
            "global_variable": {
              "query": ""
            },
            "input": JSON.stringify({
              fileUrl: fileUrl
            })
          },
          success: (res) => {
            if (res.data?.code === 0) {
              const resData = res.data.data
              if (resData.status === 'success' && resData.output) {
          			//成功，加自己的业务逻辑
              }
            }
          }
        });
      }
    },

这样就完成了在UniApp中调用飞书Aili技能来提取文件中的内容了。

注意：

1、rechatForAili方法中，我将fileUrl放到global_variable.query中，发现报错了，然后放到input中就成功了！

2、rechatForAili方法调用时，发现报错，官方文档说可以根据Code定位问题，然后发现是缺少权限，我们根据这个code，开通权限即可！

总结

1、Dify工作流和Aili工作流提取文档内容我没有用到LLM，这个要看你自己的场景需不需要了，因为我的小程序已经有了AI对话，所以只差提取文档内容的功能；
2、Dify提取文件内容不需要区分是什么类型的文件，比Aili的简单；
3、需要购买Aili服务才能使用，这个看你公司的情况了；