大模型正在重塑图文资料的处理方式，自动化、批量化成为主流需求。面对多文档、多图片的高效理解和整理场景，智能工作流为资料处理带来全新可能。本文介绍一个基于Dify平台，结合GPT-4o-mini模型实现的图文理解批量处理工作流。案例涵盖多文件上传、内容抽取、语义理解和智能输出，适合零基础用户和自学编程人群高效上手。文章目录图文理解核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用图文理解本工作流主要面向需要批量处理和理解图文资料的场景，适合初学者快速完成多文件上传、自动化内容抽取与智能解读。通过高效的模型自动化处理，能够对用户上传的文档或图片资料进行一体化解析，包括批量文件加载、信息抽取、智能理解和答案输出等环节。整个流程以模块化节点为基础，核心环节调用了先进的GPT-4o语言模型，实现了对多文档内容的统一提取与智能问答。只需准备好需要分析的文件，上传至系统后，系统会自动完成内容抽取、格式转化和智能理解，并输出简明、准确的答案，极大提升了资料处理效率。整个过程操作直观，适合零基础用户上手。核心模型模型名称说明gpt-4o-mini由 Azure OpenAI 提供，负责多文档的语义理解、内容提取及答案生成，是智能问答和抽取核心。Node节点节点名称说明star
