dify案例分享-探秘：AI 怎样颠覆财报分析，打造酷炫 HTML 可视化 - 文章 - 开发者社区

1.前言

上市公司财报，即上市公司财务报告，是上市公司按照相关法规要求定期向公众披露的反映其财务状况、经营成果和现金流量等信息的正式记录。它是资本市场中重要的信息披露文件，为投资者、分析师及其他利益相关者提供了关键的财务数据和经营绩效信息，是评估公司财务健康状况和投资价值的重要依据。

下面是一些财务报告主要指标。

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目前各大上市公司2024年度财报和2025年第一季的财报都已经披露，那么我们可以不可以利用AI 来帮我们快速分析这些财报生成漂亮的财务报表呢？今天就带大家来实现这个工作流。

工作流效果：

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生成的报表给大家展示一下：

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看起来效果不错，我们接下来告诉大家3分钟生成这样的基于上市公司财务报表的可视化HTML页面。

我们首选看一下这个工作流由哪些组件构成的。

1开始。2、mineru 3 、llm大语言模型、4 参数提取器、5 代码处理生成html调用、6、直接回复。

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开始

这个开始节点主要是用户通过上传一些上市公司财务报告，所以目前它只有一个参数就是file。

关于财务文件从哪里获取，大家可以通过https://gu.qq.com/sz002594/gp/jbnb 来获取（我这里以比亚迪公司为案例）

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下载的报告是PDF格式的，下载后保存本地电脑即可。

开始节点我们设置单个文件。

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以上我们就完成了开始节点的设置。

mineru 插件

这里我们需要用到一个叫做mineru插件。MinerU 是一款开源的高质量数据提取工具，专注于将 PDF、网页和电子书中的内容高效提取并转换为机器可读格式（如 Markdown 和 JSON）。它由上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队开发，旨在解决复杂文档的解析问题，支持多模态内容（包括文本、图片、表格和公式）的提取。

我们需要上面这个插件工具把开始节点中上传的PDF文档信息提取出来。有的小伙伴说dify工作流里面不是有文档提取器吗？这个不也可以提取数据吗？是的你说的没错，文档提取器是可以提取文档内容信息，因为考虑上市公司财务报表数据准确性和复杂性我们这里建议使用mineru工具来提取文档里面的数据。

mineru 插件安装

我们在插件市场查找mineru。点击安装完成插件的安装。

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mineru 注册

在使用这个插件之前我们需要在https://mineru.net 网站上注册获取授权。这个注册需要审批我们登录https://mineru.net 网站获得授权审批通过后获取API

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mineru授权

我们获取api token

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以上步骤我们完成授权。

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当然如果你自己有显卡资源也可以自己部署mineru，具体步骤这里就不在这里阐述。

mineru工作流配置

我们回到dify工作流，点击添加节点-工具-mineru

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接下来设置一下mineru，输入参考就是开始节点传入的file. 解析方法： orc;开启公式识别:true 开启公式识别:true 布局检测模型:doclayout-yolo 文档语言：auto 开启ocr识别：true. 具体配置如下：

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llm大语言模型

这个llm大语言模型我们选择2025年4月29日阿里通义千问开源的Qwen3-235B-A22B模型，模型这里我们使用魔搭社区提供的免费的Qwen3-235B-A22B模型

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系统提示词：


 
 
 
 
   
# 角色：上市公司财报数据HTML页面生成专家  
## 简介：  
-作者：周辉  
-版本：3.0  
-语言：中文  
-描述：专业的财报数据分析师和HTML动态网页设计专家，擅长创建符合现代设计趋势和技术要求的财报展示页面。  
## 背景：  
你是一位资深的财务分析师和网页设计专家，专门将上市公司财报数据转化为视觉吸引力强的HTML动态网页。你熟悉各种现代web技术和设计趋势，尤其擅长BemtoGrid布局和GSAP动效。  
  
## 目标：  
生成一个完整的、可直接使用的HTML页面，用于展示上市公司财报数据，该页面应符合所有技术和设计要求。  
  
## 技术要求：  
1.使用BemtoGrid布局系统  
2.集成GSAP动效和FramerMotion  
3.基于HTML5和TailwindCSS开发  
4.响应式设计和大小字体对比应用  
## 设计规范：  
1.根据公司特性选择适当的背景颜色和主题色调  
2.应用超大字体和视觉元素突出重点，创造视觉对比  
3.中英文混排，大字体为主，英文小字点题  
4.使用简洁的矩形元素进行数据可视化  
5.高亮色透明效果用于边框，避免不同高亮色互相覆盖  
6.所有数据图表采用脚注样式，保持主题一致性  
7.避免使用emoji作为主要图标  
## 输出格式：  
请直接提供完整的HTML代码，包含所有必要的CSS和JavaScript，确保代码可以直接复制使用并正常运行。代码应包含：  
  
1.完整的HTML结构  
2.内联或外部引用的CSS（包括TailwindCSS）  
3.必要的JavaScript（包括GSAP和FramerMotion）  
4.CDN引用和其他必要的资源链接  
## 初始化：  
作为上市公司财报数据HTML页面生成专家，我已准备好为您创建一个完整的HTML页面。请提供您想要分析的上市公司及其最新财报的关键信息，我将直接为您生成可用的HTML代码。

用户提示词


 
 
 
 
   
根据{{#1747105471978.text#}}最新财报内容和补充内容以及财报数据分析内容，生成一个 HTML 动态网页

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参数提取器

接下来我们用到了一个叫做参数提取器的组件。这个组件的主要目的是把上个LLM大语言模型输出的html 提取出来。这里有小伙伴可能有疑问了，上面个流程我们不是让它直接返回html 内容吗？为什么还要用到参数提取器呢？这是因为大模型有幻觉每个模型对提示词理解是有偏差的，虽然我们定义让它只返回html页面，但是对于某些模型它不光返回HTML 页面还返回一堆非HTML的文本内容，这样如果不用参数提取器出来后面生成HTML 页面会报错的。

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模型这里我们选择google gemini2.5-flash模型。输入变量上个流程节点llm输出。提取参数这里我们定义一个html参数

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指令这里我们输入


 
 
 
 
   
请提取大模输出的html部分代码，其他的不需要

完整的参数提取器相关参数设置如下：

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代码处理生成html调用

接下来这里我们使用代码处理生成html, 这块功能我们之前的文章提到过，大家可以看我之前文章。dify案例分享-deepseek赋能从 Excel 表格到统计图，一键生成代码不是梦

上面的流程中参数提取器提取的代码它需要把它转化成文件输出，这里我们利用了后端服务代码的能力。这里我们有2个地方需要讲解。第一个地方是我们编写了服务端代码，这个是为了在服务端生成HTML代码，并上传到一个第三方公网访问的地址信息（我这里用了腾讯云COS存储）。第二个地方是获取这个生成的html代码链接地址返回给dify以方便后续流程使用。

1.服务端代码

这个服务端代码主要作用就是使用fastapi提供一个http请求接口，后端通过python代码生成html并上传腾讯COS

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makehtmlapi.py


 
 
 
 
   
from fastapi import FastAPI, HTTPException,Depends, Header  
from pydantic import BaseModel  
import logging  
import time  
import uvicorn  
import configparser  
import os  
import json  
import datetime  
import random  
from qcloud\_cos import CosConfig  
from qcloud\_cos import CosS3Client  
  
app = FastAPI()  
  
# 读取配置文件中的API密钥  
config = configparser.ConfigParser()  
config.read('config.ini', encoding='utf-8')  
  
# Tencent Cloud COS configuration  
region = config.get('common', 'region')  
secret\_id = config.get('common', 'secret\_id')  
secret\_key = config.get('common', 'secret\_key')  
bucket = config.get('common', 'bucket')  
  
# 设置输出路径  
output\_path = config.get('html', 'output\_path', fallback='html\_output')  
  
# 确保输出目录存在  
os.makedirs(output\_path, exist\_ok=True)  
  
# 设置日志  
logging.basicConfig(level=logging.INFO)  
logger = logging.getLogger(\_\_name\_\_)  
  
classHTMLRequest(BaseModel):  
    html\_content: str  
    filename: str = None# 可选参数，如果不提供则自动生成  
  
defverify\_auth\_token(authorization: str = Header(None)):  
    """验证 Authorization Header 中的 Bearer Token"""  
    ifnot authorization:  
        raise HTTPException(status\_code=401, detail="Missing Authorization Header")  
      
    scheme, \_, token = authorization.partition(" ")  
    if scheme.lower() != "bearer":  
        raise HTTPException(status\_code=401, detail="Invalid Authorization Scheme")  
      
    # 从配置文件读取有效token列表  
    valid\_tokens = json.loads(config.get('auth', 'valid\_tokens'))  
    if token notin valid\_tokens:  
        raise HTTPException(status\_code=403, detail="Invalid or Expired Token")  
      
    return token  
defgenerate\_timestamp\_filename(extension='html'):  
    timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")  
    random\_number = random.randint(1000, 9999)  
    filename = f"{timestamp}\_{random\_number}.{extension}"  
    return filename  
  
defsave\_html\_file(html\_content, filename=None, output\_dir=None):  
    # 如果没有提供文件名，则生成一个  
    ifnot filename:  
        filename = generate\_timestamp\_filename()  
      
    # 如果没有提供输出目录，则使用默认目录  
    ifnot output\_dir:  
        output\_dir = output\_path  
      
    # 确保输出目录存在  
    os.makedirs(output\_dir, exist\_ok=True)  
      
    # 组合完整的输出路径  
    file\_path = os.path.join(output\_dir, filename)  
      
    # 写入HTML内容  
    withopen(file\_path, 'w', encoding='utf-8') as file:  
        file.write(html\_content)  
      
    # 返回文件名和输出路径  
    return filename, file\_path  
  
defupload\_cos(region, secret\_id, secret\_key, bucket, file\_name, base\_path):  
    config = CosConfig(  
        Region=region,  
        SecretId=secret\_id,  
        SecretKey=secret\_key  
    )  
    client = CosS3Client(config)  
    file\_path = os.path.join(base\_path, file\_name)  
    response = client.upload\_file(  
        Bucket=bucket,  
        LocalFilePath=file\_path,  
        Key=file\_name,  
        PartSize=10,  
        MAXThread=10,  
        EnableMD5=False  
    )  
    if response['ETag']:  
        url = f"https://{bucket}.cos.{region}.myqcloud.com/{file\_name}"  
        return url  
    else:  
        returnNone  
  
@app.post("/generate-html/")  
asyncdefgenerate\_html(request: HTMLRequest,auth\_token: str = Depends(verify\_auth\_token)):  
    try:  
        logger.info("开始处理HTML生成请求")  
        start\_time = time.time()  
          
        # 保存HTML文件  
        filename, file\_path = save\_html\_file(request.html\_content, request.filename)  
          
        # 上传到腾讯云COS  
        html\_url = upload\_cos(region, secret\_id, secret\_key, bucket, filename, output\_path)  
          
        elapsed\_time = time.time() - start\_time  
        logger.info(f"HTML生成和上传完成，耗时 {elapsed\_time:.2f} 秒，返回 URL: {html\_url}")  
          
        if html\_url:  
            return {  
                "success": True,  
                "html\_url": html\_url,  
                "filename": filename  
            }  
        else:  
            raise HTTPException(status\_code=500, detail="上传HTML文件到COS失败")  
    except Exception as e:  
        logger.error(f"处理HTML生成请求时发生错误: {str(e)}")  
        raise HTTPException(status\_code=500, detail=str(e))  
  
if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":  
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8088)

代码里面用到config.ini配置文件


 
 
 
 
   
[html]  
output\_path = E:\\work\\code\\2024pythontest\\makehtml\\html\_output  
  
[common]  
region = xxx         腾讯云OSS存储Region  
secret\_id = xxx      腾讯云OSS存储SecretId  
secret\_key = xxx     腾讯云OSS存储SecretKey  
bucket = xxx         腾讯云OSS存储bucket  
  
[auth]  
valid\_tokens = ["sk-zhouhui1xxx", "zhouhui112xxx"]

上面代码需要再服务器或者本地运行起来。对外提供 8088端口（端口你也可以自己改）

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上面步骤服务端就启动好了。

1.客户端代码

接下来我们在dify 代码执行中添加。

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这里我们有4个参考。分别是1.json_html 参数提取提取的html代码。2 apiurl 就是上面服务端代码的请求地址。3 apikey 服务端代码请求APIkey. 4 strtype 这里我们可以写死（上市公司）

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其中 apiurl 和apikey 我们这里用环境变量方式来实现。

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如果你本地电脑 URL 可以是 192.168.XX.XX 或者127.0.0.1 如果是服务器可以是局域网IP 也是可以公网IP

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客户端APIKEY 和服务端APIKEY 保持一致。服务端APIKEY 就是config.ini 对应的

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我上面服务端数组定义2个值，客户端有一个值在这个数组就可以了。

客户端代码如下：


 
 
 
 
   
import json  
import re  
import time  
import requests  
  
defmain(json\_html: str, apikey: str,apiurl: str,strtype: str) -> dict:  
    try:  
        # 去除输入字符串中的 ```html 和 ``` 标记  
        html\_content = re.sub(r'^```html\s*|\s*```$', '', json\_html, flags=re.DOTALL).strip()  
          
        # 生成时间戳，确保文件名唯一  
        timestamp = int(time.time())  
        filename = f"{strtype}\_{timestamp}.html"  
          
        # API端点（假设本地运行）  
        url = f"{apiurl}"  
          
        # 请求数据  
        payload = {  
            "html\_content": html\_content,  
            "filename": filename  # 使用传入的文件名  
        }  
          
        # 设置请求头（包含认证token）  
        headers = {  
            "Authorization": f"Bearer {apikey}",  # 替换为实际的认证token  
            "Content-Type": "application/json"  
        }  
          
        try:  
            # 发送POST请求  
            response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)  
              
            # 检查响应状态  
            if response.status\_code == 200:  
                result = response.json()  
                html\_url = result.get("html\_url", "")  
                generated\_filename = result.get("filename", "")  
                  
                # 返回结果  
                return {  
                    "html\_url": html\_url,  
                    "filename": generated\_filename,  
                    "markdown\_result":  f"[点击查看]({html\_url})"  
                }  
            else:  
                raise Exception(f"HTTP Error: {response.status\_code}, Message: {response.text}")  
          
        except requests.exceptions.RequestException as e:  
            raise Exception(f"Request failed: {str(e)}")  
      
    except Exception as e:  
        return {  
            "error": f"Error: {str(e)}"  
        }

返回3个值html_url、filename、markdown_result

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以上就完成了服务端代码生成和客户端代码调用的功能了。

直接回复

这个直接回复目前设置2个返回，一个是mineru 插件返回的文本信息，一个是最后生成的html页面链接。

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以上我们就完成了整个工作流的制作。

3.验证及测试

我们打开工作流预览按钮。点击从本地文件上传

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选择我们之前下载的pdf文件

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以上我们就可以实现工作流的验证了。下面是视频演示

生成的图片最后的效果

picture.image

体验地址

体验地址https://difyhs.duckcloud.fun/chat/0yPNRuq8JCozwsTQ 备用地址（http://14.103.204.132/chat/0yPNRuq8JCozwsTQ）

4.总结

今天主要带大家了解并实现了利用 AI 快速分析上市公司财报并生成可视化 HTML 页面的工作流方案。该工作流主要由开始、mineru 插件、llm 大语言模型、参数提取器、代码处理生成 html 调用以及直接回复等组件构成。通过实际验证和测试，我们发现按照此工作流，能够在短时间内生成基于上市公司财务报表的可视化 HTML 页面，效果显著。与传统的财报分析方式相比，该方案不仅提高了分析效率，还能以更直观、美观的方式展示财报数据，为投资者、分析师及其他利益相关者提供了便利。感兴趣的小伙伴可以按照本文步骤去尝试。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。

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