必须手动接入天工AI并配置专用工作流才能实现语义感知型智能切片，否则Dify默认机械切片会导致技术文档逻辑断裂；需先在模型管理中启用kimi等天工系模型，再通过LLM节点或专属API调用完成切片，最后经循环节点写入知识库。
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你在Dify里上传了一份30页的产品技术白皮书，结果AI检索时总把“配置步骤”和“故障排查”混在一起回答；或者一份FAQ文档被切成178个碎片，每段只有两句话，AI根本拼不出完整逻辑——这不是模型不行，而是你没用天工AI做智能切片。天工AI不是Dify原生集成的模型，需手动接入并配置专用工作流，才能实现语义感知型分段，而非机械按字数硬切。
确认天工AI已在Dify平台可用
进入Dify控制台 → 点击右上角头像 → 选择「模型管理」→ 查看「已启用模型」列表中是否存在「kimi」或「tongyi-qwen」等天工系模型标识。若无，则需先在「模型配置」中添加天工API密钥，并勾选对应模型启用状态。【未启用天工模型前，所有后续切片操作均无法调用其语义理解能力】
注意：天工AI当前仅支持通过API方式接入，不支持直接选择为知识库默认处理模型。
构建智能切片工作流
方法一：使用Dify内置LLM节点+自定义提示词
① 在应用工作流中新增一个「LLM节点」，模型选择已启用的天工AI（如kimi-1.5）；
② 输入内容设为原始长文本（可来自HTTP节点读取或文件解析节点输出）；
监控Kimi K2.5 API使用量和配额。通过Kimi控制台实现：(1)查看剩余使用百分比和重置计时器；(2)根据可用配额自主决策任务优先级；(3)密集操作前监控速率限制；(4)记录使用模式以支持资源规划。适用于配额约束下的自主智能体。
③ 提示词模板如下（直接复制粘贴，勿删换行）：
你是一个专业的技术文档结构分析师。请将以下文本按语义完整性原则进行切片，要求：1）每个片段必须包含一个独立功能模块或问题场景；2）保留标题、参数说明、示例代码三者共存的最小单元；3）禁止在代码块中间、表格内部、列表项之间切断；4）输出JSON格式，字段为"chunks": [{"id":1,"content":"..."},{"id":2,"content":"..."}]；5）严格遵循中文标点与术语一致性。文本如下：
方法二：调用天工AI专属切片API（推荐用于超长文档）
新建一个HTTP节点，URL填写天工官方切片接口地址（如https://api.kimi.ai/v1/chunk），请求体设置为application/json，传入参数包括text（base64编码后的原文）、max_tokens（建议设为1024）、overlap_ratio（设为0.15）。【必须对原文做base64编码，否则中文乱码导致切片失败】
将切片结果写入知识库
从LLM节点或HTTP节点输出中提取chunks数组 → 添加「循环节点（Loop）」遍历每个chunk → 每次循环内执行「知识库写入节点」，目标数据集选择你的业务知识库 → 字段映射时，将chunk.content填入「内容」字段，可选将chunk.id作为metadata中的section_id。
这一步操作起来很简单，直接把循环节点拖进去连好线就行。但要注意：如果原始文本含大量表格或代码块，必须在写入前加一个「文本清洗节点」，移除Markdown渲染残留符号（如```、|---|），否则向量化后检索会严重失真。
