环境：dify 14.2 docker版本；

模型：glm-4-flash

工具：marpteam/marp-cli，md_pdf

一、实现思路

用户仅需输入一个标题，随后通过搜索引擎查找与之相关的素材。接着，利用大模型对标题和素材进行深入分析与整理，并以 Marp 格式进行输出。通过自定义接口服务 md_pdf，将 Marp 格式的内容保存为 Markdown 文件。在该接口中调用 marp-cli 工具，将 Markdown 文件转换为 PPT 格式进行展示，同时返回预览链接和下载链接，大功告成！

二、准备工作

1. marp-cli工具，一个用于将 Marp 和 Marpit 框架的 Markdown 文件转换为静态 HTML/CSS、PDF、PowerPoint 文档以及图片等格式，通过docker安装，端口指定为8084。

   docker run -d -v /home/output:/vda1/data/marp -e LANG=$LANG -e PORT=8084 -p 8084:8084 marpteam/marp-cli --server ./

2. 自定义接口服务 md_pdf，端口为5001，用于接收marp格式内容，保存为markdown文件，并返回预览和下载链接。

   from flask import Flask, request
   import time
   
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route('/upload', methods=['POST'])
   
   def upload_markdown():
       content=request.get_data(as_text=True)
       file_name=str(int(time.time()))+".md"
       with open(f"/vda1/data/marp/{file_name}",'w',encoding='utf-8') as f:
           f.write(content)
       return f'😄 PPT已生成成功！\n 预览链接：http:/192.168.3.86:8084/{file_name} \n 下载链接：http:/192.168.3.86:8084/{file_name}?pptx'
       
   if __name__=='__main__':
       app.run(host='0.0.0.0',port=5001)

三、配置工作流

1. 开始增加文本输入，用于接收用户输入的标题；

2. 通过免费的Bing搜索，搜索标题相关素材和内容；

3. 通过大模型，对标题和bing搜索结果进行整合和分析，输出marp格式内容；

4. 通过http工具，请求准备好的md_ppt接口；

5. 返回生成的ppt的下载链接和预览链接；

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四、效果展示

输入“大语言模型”，生成PPT后返回下载链接和预览链接：

点击预览：

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