dify中pdf转图片问题；python中的类型注解；AI模型调用平台架构；docker配置使用宿主机GPU，需安装NVIDIA 容器工具包；

1.dify调外部API
目前需要将pdf文件转为LLM模型能够识别的图片、文字等格式；
dify自带的工具非常不好用，目前有几种解决办法：

一、✅ 自部署 Dify（Docker）

你需要在 sandbox 镜像里：

RUN apt-get update && apt-get install -y poppler-utils
RUN pip install pdf2image

但这已经是 改 Dify 基础镜像 了，维护成本很高。

二、✅ 调外部 API
PDF→图片 放到「外部服务」
架构（工业级解法）
Dify
↓ 上传 PDF
你的 PDF 服务（FastAPI / Docker）
↓ PDF → Image
↓ OCR / CV / 处理
↓
结果返回 Dify

2.python中的类型注解
def chat(
model: str,
messages: list[dict],
max_tokens: int
) -> dict:
其中str、list[dict]、int、dict都是类型注解；
dict 是“字典 / 映射”结构
👉 用「键 → 值」来存数据

语言	类型的“地位”
Java	类型是强约束、编译期强制
Python	类型是提示、说明、可选检查

那 Python 类型注解到底“干嘛用”？
1️⃣ 给 IDE / 工具用（主要价值）
2️⃣ 给框架用（你现在用得很多）

3.AI模型调用平台架构
GPT给出的意见是：dify与ollama及其他模型分机使用。
⭐ 推荐标准架构（强烈建议）
┌──────────┐
│ Dify │ ← 用户上传文件
└────┬─────┘
│ multipart/form-data
┌────▼────────┐
│ File / LLM │ ← 你写的 FastAPI
│ Gateway │
│ - PDF → 文本│
│ - 图片 OCR │
│ - Chunking │
│ - Embedding │
└────┬────────┘
│ OpenAI-style JSON
-----│-----------------------------
┌────▼────────┐
│ Ollama │ ← 只负责推理
│ (GPU) │
└─────────────┘
但现在dify只能作为接口调用的地方；文件转换格式，ollama推理都在gpu服务器上；
┌──────────┐
│ Client │
└────┬─────┘
│
┌────▼─────┐
│ Dify │ ← 只做：API 调用 / 编排
└────┬─────┘
│ OpenAI-compatible API
┌────▼────────────────┐
│ GPU 内网服务器 │
│ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ LLM Gateway │◄──┘ ← 唯一入口
│ │ (FastAPI) │
│ ├──────────────┤
│ │ File Convert │ PDF / Image / Doc
│ ├──────────────┤
│ │ Ollama │ 推理
│ └──────────────┘
└──────────────────────┘

4.docker配置使用宿主机GPU，需安装NVIDIA 容器工具包
（使用 apt 安装）
一、配置存储库
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey
| sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list
| sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g'
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
二、安装 NVIDIA 容器工具包
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

三、配置 Docker 以使用 Nvidia 驱动程序
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
完成以上三步后，在docker启动容器的命令行中加入--gpus=all就能使用宿主机的GPU。