Dify平台提示词使用指南

在Dify平台中，提示词（Prompt）是定义对话助手行为的关键工具，通过合理的提示词设计，可以引导大模型生成符合场景需求的回复。以下是Dify提示词的使用方法及具体示例：

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一、提示词基础结构

1. 角色定义与指令约束
   在提示词中需明确AI的角色和任务要求。例如，定义AI为“乐于助人的助手”，并规定回复逻辑：

   你是一位乐于助人的AI助手。在回答用户问题时，你需要：
   1. 始终使用自然语言解释你将要采取的行动；
   2. 在调用工具前说明使用的工具及原因；
   3. 清晰描述正在进行的操作；
   4. 避免返回空回复。
   

   此结构常用于需要调用工具的场景（如天气查询），确保用户理解AI的每一步操作。

2. 变量插入
   使用{{变量名}}动态替换用户输入或上下文信息。例如，构建面试官应用时，提示词可包含动态职位名称：

   我想让你担任{{jobName}}面试官。你将向我询问{{jobName}}开发工程师职位的面试问题。
   

   变量通过用户输入或预定义值填充，增强提示词的灵活性。

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二、高级应用示例

1. 结合知识库的问答
   若需让模型基于本地知识库回答，需在提示词中引入知识库内容。例如，构建课程查询助手时，提示词可设计为：

   根据以下知识库内容回答问题：
   {{知识库内容}}
   用户问题：{{input}}
   

   知识库内容通过Dify的数据集功能动态加载，确保模型回答与私有数据一致。

2. 多模态输入处理
   对于支持图像输入的模型（如Qwen-VL），提示词需明确处理多模态数据的指令。例如，票据识别场景的提示词：

   根据图片识别内容，生成包含以下字段的JSON：起始站、终点站、车次、票价。
   

   需在模型配置中启用视觉支持，并选择兼容的多模态模型。

3. 条件分支与流程控制
   通过提示词引导模型输出特定格式，用于工作流中的条件判断。例如，记忆助手中判断是否需要存储信息：

   判断用户输入是否需要记忆，仅输出“Yes”或“No”。
   

   模型输出结果将触发不同的分支处理（如存储或直接回复）。

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三、调试与优化建议

1. 模型参数调整
   在Dify的提示词编排界面，可调整温度（Temperature）和最大生成长度（Max Tokens）等参数。例如，降低温度值（如0.3）可减少随机性，适用于需要确定性输出的场景。

2. 日志分析
   通过查看“Prompt日志”分析模型实际接收的提示词及回复，定位问题。例如，若模型未正确调用工具，可能是提示词中工具描述不清晰。

3. 专家模式
   对于复杂场景，可使用专家模式直接编辑完整提示词模板，自由调整上下文和变量位置。例如，结合多轮对话历史时，需手动设定历史记录的插入位置。

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四、本地模型适配注意事项

• 格式兼容性：本地模型可能对提示词格式（如JSON输出）有特定要求，需根据模型文档调整指令。
• 变量映射：确保提示词中的变量名与本地模型接口参数一致，例如API请求中的input字段需与{{input}}对应。
• 性能优化：若模型响应较慢，可在提示词中限制输出长度或拆分多步交互。

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通过以上方法，用户可灵活设计提示词，结合Dify的模型配置和工具集成功能，实现高效、精准的对话助手。更多案例可参考Dify官方模板（如知识库问答、工作流编排）。