耿雨飞的个人博客

[[ slide_text ]]

[[ item.c ]]

Dify 系列教程 | 第 4 篇：5 分钟创建你的第一个 AI 聊天助手

发布时间：2026-04-08 作者：gengyufei 来源：gengyufei个人博客

dify 教程

> **Dify 系列教程** | 模块一：认识 Dify -- 从零开始 | 第 4 篇 / 共 30 篇
>
> **适合读者**：所有技术水平
>
> **学习目标**：掌握 Dify 应用创建的基本流程；理解 Prompt 工程在 Dify 中的实践；学会调试和优化 AI 应用的响应质量

---

## 开篇：模型配好了，然后呢？

在前面三篇教程中，我们完成了 Dify 的本地部署和模型供应商配置。现在 Dify 已经拥有了"大脑"（AI 模型），但它还只是一个空壳平台 -- 没有任何实际的 AI 应用。

今天，我们要迈出最关键的一步：**创建你的第一个 AI 聊天助手**。整个过程只需要 5 分钟，你将亲手把一个通用的大语言模型，调教成一个专注特定任务的智能助手。

这篇文章会带你理解 Dify 的五种应用类型、掌握 Prompt 编排技巧、学会调优模型参数，最终发布一个可以分享给他人使用的 AI 应用。

---

## 一、理解 Dify 的五种应用类型

在创建应用之前，你需要了解 Dify 提供的五种应用类型。每种类型对应不同的使用场景，选对类型是构建优秀 AI 应用的第一步。

### 1.1 应用类型总览

在 Dify 后端源码中，应用类型通过 `AppMode` 枚举定义（`api/models/model.py`）：

```python
class AppMode(StrEnum):
    COMPLETION = "completion"       # 文本生成
    WORKFLOW = "workflow"           # 工作流
    CHAT = "chat"                   # 聊天助手
    ADVANCED_CHAT = "advanced-chat" # 高级聊天
    AGENT_CHAT = "agent-chat"       # Agent 智能体
```

前端通过 `AppModeEnum`（`web/types/app.ts`）对应这五种类型：

| 类型             | 枚举值          | 图标          | 适用场景                     |
| ---------------- | --------------- | ------------- | ---------------------------- |
| **聊天助手**     | `chat`          | ChatBot       | 多轮对话，如客服、问答、闲聊 |
| **文本生成**     | `completion`    | -             | 单次生成，如翻译、摘要、写作 |
| **高级聊天**     | `advanced-chat` | BubbleTextMod | 基于工作流的对话应用         |
| **Agent 智能体** | `agent-chat`    | ListSparkle   | 具备工具调用能力的智能代理   |
| **工作流**       | `workflow`      | Logic         | 可视化多步骤自动化流程       |

### 1.2 如何选择应用类型？

**新手推荐路线**：

```
刚入门，想快速体验？→ 聊天助手（Chat）
需要单次文本处理？→ 文本生成（Completion）
想让 AI 自主使用工具？→ Agent 智能体（Agent Chat）
需要复杂多步骤逻辑？→ 工作流（Workflow）
需要工作流 + 对话结合？→ 高级聊天（Advanced Chat）
```

**一句话总结**：

- **聊天助手**是最简单的起点，适合 80% 的入门场景
- **文本生成**适合不需要多轮对话的一次性任务
- **Agent** 让 AI 拥有"手脚"，可以调用搜索、代码执行等工具
- **工作流**和**高级聊天**面向需要精细控制的复杂场景

本篇我们从最简单的**聊天助手（Chat）**开始。

---

## 二、创建聊天助手的完整步骤

### 2.1 进入应用创建页面

在创建对话框中，你需要填写以下信息：

| 字段         | 说明                  | 示例                       |
| ------------ | --------------------- | -------------------------- |
| **应用类型** | 选择五种类型之一      | 聊天助手                   |
| **应用名称** | 1 个字符以上          | AI 写作助手                |
| **应用描述** | 可选，最多 400 字     | 一个专业的中文写作辅助工具 |
| **图标**     | 选择 Emoji 或上传图片 | 📝                          |

在后端，创建应用的请求会发送到 `POST /console/api/apps` 接口（`api/controllers/console/app/app.py`），核心参数结构如下：

```python
class CreateAppPayload(BaseModel):
    name: str                    # 应用名称
    description: str | None      # 应用描述（最多 400 字）
    mode: Literal[               # 应用类型
        "chat", "agent-chat", "advanced-chat",
        "workflow", "completion"
    ]
    icon_type: IconType | None   # 图标类型：IMAGE / EMOJI / LINK
    icon: str | None             # 图标值
    icon_background: str | None  # 图标背景色
```

创建完成后，Dify 会自动跳转到**应用编排页面** -- 这是你调教 AI 助手的主战场。

### 2.2 应用编排页面布局

应用编排页面分为三个核心区域：

```
┌────────────────────────────────────────────────┐
│                   顶部导航栏                      │
├──────────────────┬─────────────────────────────┤
│                  │                              │
│    左侧配置区     │        右侧调试面板            │
│                  │                              │
│  · 模型选择       │    · 对话测试窗口              │
│  · 系统提示词     │    · 输入变量填写              │
│  · 变量设置       │    · 实时响应预览              │
│  · 上下文设置     │                              │
│  · 对话开场白     │                              │
│                  │                              │
├──────────────────┴─────────────────────────────┤
│              底部：发布 / 保存 / 恢复               │
└────────────────────────────────────────────────┘
```

- **左侧配置区**：设置模型、编写 Prompt、定义变量、关联知识库
- **右侧调试面板**：实时测试对话效果，无需发布即可验证
- **底部操作栏**：发布应用、恢复到已发布版本

### 2.3 选择 AI 模型

在配置区顶部，点击模型选择器，选择你在上一篇中配置好的模型。推荐选择：

| 模型              | 优势                   | 适用场景           |
| ----------------- | ---------------------- | ------------------ |
| GPT-4o            | 综合能力强，支持多模态 | 通用对话、复杂推理 |
| GPT-4o-mini       | 速度快、成本低         | 日常对话、简单任务 |
| Claude 3.5 Sonnet | 长文本处理优秀         | 长文写作、文档分析 |
| DeepSeek-V3       | 中文能力强、性价比高   | 中文写作、编程辅助 |
| Qwen-Max          | 中文理解优秀           | 中文场景首选       |

选择模型后，Dify 会将模型信息保存到 `AppModelConfig` 的 `model` 字段中，结构如下：

```json
{
  "provider": "openai",
  "name": "gpt-4o",
  "mode": "chat",
  "completion_params": {}
}
```

---

## 三、Prompt 编排 -- AI 应用的灵魂

Prompt（提示词）是 AI 应用的灵魂。同样的模型，不同的 Prompt 可以产出天壤之别的效果。Dify 提供了两种 Prompt 编排模式。

### 3.1 简单模式 vs 高级模式

Dify 的 Prompt 配置在后端通过 `prompt_type` 字段区分（`api/models/model.py` 中的 `AppModelConfig`）：

| 模式         | `prompt_type` 值 | 说明                                                 |
| ------------ | ---------------- | ---------------------------------------------------- |
| **简单模式** | `"simple"`       | 只需写一段系统提示词，Dify 自动处理上下文拼接        |
| **高级模式** | `"advanced"`     | 可以自定义多条消息模板（system/user/assistant 角色） |

**新手建议使用简单模式**，它足以应对大多数场景。

### 3.2 编写系统提示词（Pre-Prompt）

系统提示词存储在 `AppModelConfig` 的 `pre_prompt` 字段中，支持使用 `{{变量名}}` 语法插入动态变量。

在前端，Prompt 编辑器组件（`web/app/components/base/prompt-editor/index.tsx`）提供了富文本编辑体验，支持以下内容块：

- **变量块**：插入用户输入变量，如 `{{query}}`
- **上下文块**：插入知识库检索结果 `{{#context#}}`
- **历史块**：插入对话历史 `{{#histories#}}`
- **工具块**：插入外部工具返回值

**一个优秀的系统提示词应包含以下要素**：

```
1. 角色定义 -- 告诉 AI 它是谁
2. 能力边界 -- 明确 AI 能做什么、不能做什么
3. 输出格式 -- 规定回答的结构和风格
4. 约束条件 -- 设定行为准则和限制
```

### 3.3 实例：AI 写作助手的 Prompt

下面是一个实用的"AI 写作助手"系统提示词：

```
你是一位专业的中文写作助手，擅长帮助用户创作各类文本内容。

## 你的能力
- 公众号文章、博客、产品文案的撰写和润色
- 根据用户提供的主题和要求生成结构化的文章大纲
- 改写、续写、缩写文本
- 调整文风：正式/轻松/学术/营销等

## 工作方式
1. 先确认用户的写作需求（主题、目标读者、文风、字数要求）
2. 如果用户没有明确要求，主动询问关键信息
3. 先提供大纲或思路，得到确认后再输出完整内容
4. 每次输出后主动提供修改建议

## 输出要求
- 使用地道的中文表达，避免翻译腔
- 段落清晰，逻辑通顺
- 适当使用小标题、列表等排版元素
- 根据写作类型（{{writing_type}}）调整风格

## 限制
- 不编造事实数据，不确定的内容会标注
- 不输出违规内容
```

注意上面使用了 `{{writing_type}}` 变量 -- 接下来我们看如何定义变量。

### 3.4 使用变量让 Prompt 更灵活

变量让同一个应用可以处理不同的场景。在 Dify 中，变量定义存储在 `AppModelConfig` 的 `user_input_form` 字段中。

**变量命名规则**（来自 `api/core/prompt/utils/prompt_template_parser.py`）：

- 最长 16 个字符
- 仅支持字母、数字、下划线
- 必须以字母或下划线开头

**变量类型**：

| 类型        | 前端表现     | 说明                         |
| ----------- | ------------ | ---------------------------- |
| `string`    | 短文本输入框 | 适合简短内容，如标题、关键词 |
| `paragraph` | 多行文本框   | 适合长文本，如原文、需求描述 |
| `select`    | 下拉选择器   | 提供预设选项供用户选择       |
| `number`    | 数字输入框   | 适合数量、长度等数字参数     |

**为"AI 写作助手"添加变量**：

| 变量名            | 显示名称 | 类型   | 是否必填 | 说明                                      |
| ----------------- | -------- | ------ | -------- | ----------------------------------------- |
| `writing_type`    | 写作类型 | select | 是       | 选项：公众号文章 / 博客 / 产品文案 / 邮件 |
| `target_audience` | 目标读者 | string | 否       | 如：技术开发者、产品经理                  |
| `word_count`      | 目标字数 | number | 否       | 期望的文章字数                            |

配置变量后，用户在使用应用时，会先看到变量输入表单。填写后，变量值会被自动注入到系统提示词的 `{{变量名}}` 位置。

### 3.5 设置对话开场白

对话开场白是用户进入聊天界面后 AI 发送的第一条消息。好的开场白能引导用户快速开始使用。

```
你好！我是你的 AI 写作助手 📝

我可以帮你：
- 撰写公众号文章、博客、产品文案
- 润色和改写已有内容
- 生成文章大纲和思路

请告诉我你想写什么？或者先选择上方的写作类型开始吧！
```

你还可以配置**建议问题**（Suggested Questions），它们会以可点击的按钮形式展示在开场白下方：

- "帮我写一篇关于 AI 的公众号文章"
- "润色一下这段产品介绍"
- "帮我生成一个技术博客的大纲"

---

## 四、模型参数调优 -- 精确控制 AI 行为

选好模型、写好 Prompt 后，还有一组关键参数直接影响 AI 的输出质量。在模型选择器旁边点击参数设置图标，可以调整以下参数。

### 4.1 核心参数详解

这些参数在后端存储于 `AppModelConfig.model` 的 `completion_params` 字段中，前端通过 `ModelParameterModal` 组件（`web/app/components/header/account-setting/model-provider-page/model-parameter-modal/`）渲染为滑块和输入框。

#### Temperature（温度）

| 属性   | 值            |
| ------ | ------------- |
| 类型   | float         |
| 范围   | 0.0 ~ 2.0     |
| 默认值 | 0.7（OpenAI） |

Temperature 控制输出的**随机性**：

- **低温度（0.0 ~ 0.3）**：输出更确定、更一致。适合事实问答、代码生成、数据提取
- **中温度（0.4 ~ 0.7）**：平衡创造性和准确性。适合日常对话、文章写作
- **高温度（0.8 ~ 2.0）**：输出更随机、更有创意。适合头脑风暴、创意写作

```
Temperature = 0.1  →  "北京是中国的首都。"
Temperature = 0.7  →  "北京是中国的首都，也是一座融合古今的魅力之都。"
Temperature = 1.5  →  "北京，这座承载千年文明的古都，在现代化的浪潮中绽放出别样的光彩..."
```

#### Top P（核采样）

| 属性   | 值        |
| ------ | --------- |
| 类型   | float     |
| 范围   | 0.0 ~ 1.0 |
| 默认值 | 0.9       |

Top P 限制模型从**概率最高的前 P% 的 token 中采样**：

- **Top P = 0.1**：只从概率最高的 10% token 中选择，输出非常集中
- **Top P = 0.9**：从概率最高的 90% token 中选择，保持一定多样性

> **建议**：Temperature 和 Top P 通常调一个就行。如果调了 Temperature，Top P 保持默认 0.9；反之亦然。

#### Max Tokens（最大生成长度）

| 属性   | 值           |
| ------ | ------------ |
| 类型   | int          |
| 范围   | 1 ~ 模型上限 |
| 默认值 | 因模型而异   |

Max Tokens 限制单次回复的最大 token 数。1 个中文字大约对应 1.5 ~ 2 个 token。

- 简短回答：512 ~ 1024
- 普通对话：2048 ~ 4096
- 长文写作：4096 ~ 8192

> **注意**：设置过大不会浪费费用（按实际生成量计费），但设置过小会导致回答被截断。

#### Presence Penalty（存在惩罚）

| 属性   | 值         |
| ------ | ---------- |
| 类型   | float      |
| 范围   | -2.0 ~ 2.0 |
| 默认值 | 0.0        |

对已出现过的 token 施加惩罚，鼓励模型谈论新话题：

- **正值**：减少重复，倾向引入新内容
- **负值**：允许更多重复
- **推荐值**：0.0 ~ 0.6

#### Frequency Penalty（频率惩罚）

| 属性   | 值         |
| ------ | ---------- |
| 类型   | float      |
| 范围   | -2.0 ~ 2.0 |
| 默认值 | 0.0        |

根据 token 出现的频率施加惩罚，频率越高惩罚越大：

- **正值**：抑制高频词重复
- **推荐值**：0.0 ~ 0.5

### 4.2 参数调优速查表

不同场景下的推荐参数组合：

| 场景         | Temperature | Top P | Max Tokens | Presence Penalty |
| ------------ | ----------- | ----- | ---------- | ---------------- |
| 客服问答     | 0.1 ~ 0.3   | 0.9   | 1024       | 0.0              |
| 日常对话     | 0.5 ~ 0.7   | 0.9   | 2048       | 0.1              |
| 文章写作     | 0.7 ~ 0.9   | 0.9   | 4096       | 0.3              |
| 创意头脑风暴 | 1.0 ~ 1.3   | 0.95  | 2048       | 0.5              |
| 代码生成     | 0.0 ~ 0.2   | 0.95  | 4096       | 0.0              |
| 数据提取     | 0.0         | 1.0   | 2048       | 0.0              |

> **核心原则**：需要准确性的任务降低 Temperature，需要创造性的任务提高 Temperature。

---

## 五、使用调试面板测试效果

配置完成后，不要急着发布 -- 先用右侧的**调试面板**验证效果。

### 5.1 调试面板的工作原理

调试面板是 Dify 应用开发的核心工具。当你在调试面板发送消息时，请求会通过 `POST /console/api/apps/<app_id>/chat-messages` 接口发送（`api/controllers/console/app/completion.py`），请求标记为 `InvokeFrom.DEBUGGER`，与正式发布的应用使用相同的模型调用链路，但允许实时覆盖配置。

这意味着你在调试面板中看到的效果，**和用户最终使用时的效果一致**。

### 5.2 调试技巧

**技巧一：对比不同 Prompt**

在左侧修改系统提示词后，调试面板会自动使用新配置。通过对比不同 Prompt 下的响应，快速找到最优方案。

**技巧二：多模型对比**

Dify 支持同时使用多个模型进行调试。在调试面板顶部开启"多模型调试"，最多可同时对比 4 个模型的输出效果：

```
┌─────────────────┬─────────────────┐
│   GPT-4o        │  Claude 3.5     │
│   响应内容...    │  响应内容...     │
├─────────────────┼─────────────────┤
│   DeepSeek-V3   │  Qwen-Max       │
│   响应内容...    │  响应内容...     │
└─────────────────┴─────────────────┘
```

这个功能对于选择最终模型非常有用。

**技巧三：检查变量替换**

如果配置了变量，在调试面板顶部会出现变量输入区域。填入测试值后发送消息，可以验证变量是否正确注入到 Prompt 中。

**技巧四：清除对话历史**

点击调试面板的刷新按钮可以清除当前对话历史，从零开始测试。多轮对话中，历史消息会影响 AI 的回答，清除历史可以排除干扰。

### 5.3 响应模式选择

Dify 支持两种响应模式：

| 模式         | 后端参数                     | 表现                     | 适用场景               |
| ------------ | ---------------------------- | ------------------------ | ---------------------- |
| **流式输出** | `response_mode: "streaming"` | 逐字显示，类似打字机效果 | 对话场景，用户体验好   |
| **阻塞输出** | `response_mode: "blocking"`  | 等待完整生成后一次性返回 | 程序集成，处理完整响应 |

调试面板默认使用流式输出，让你可以实时观察模型的生成过程。

---

## 六、发布应用并分享

测试满意后，就可以发布应用让其他人使用了。

### 6.1 发布应用

点击页面右上角的 **"发布"** 按钮（快捷键 `Ctrl + Shift + P`），应用就会生效。

发布后，Dify 会显示以下状态信息（前端由 `AppPublisher` 组件渲染，`web/app/components/app/app-publisher/index.tsx`）：

- **已发布**：显示最近发布时间
- **草稿未发布**：修改后尚未发布的状态
- **恢复**：可以恢复到上次发布的版本

> **重要**：每次修改 Prompt 或参数后，都需要点击"发布"才能让变更生效。调试面板的修改不会自动发布。

### 6.2 获取访问链接

发布后，你可以通过多种方式让用户访问你的应用：

**方式一：WebApp 链接**

Dify 为每个应用自动生成一个独立的 Web 应用页面。在后端，每个应用对应一个 `Site` 记录（`api/models/model.py`），通过 `access_token` 生成唯一 URL：

```
https://your-dify-domain/chat/{access_token}
```

用户打开链接即可直接使用，无需登录 Dify 控制台。

**方式二：嵌入到你的网站**

点击"嵌入到网站"，Dify 提供 iframe 嵌入代码，你可以把聊天窗口集成到自己的网站中。

**方式三：API 调用**

点击"访问 API 参考"，可以查看完整的 API 文档。这将是下一篇教程的重点内容。

### 6.3 WebApp 配置选项

在应用概览页面，你可以进一步自定义 WebApp 的外观和行为：

| 配置项              | 说明                     |
| ------------------- | ------------------------ |
| **标题**            | WebApp 页面显示的标题    |
| **描述**            | 对应用的简短介绍         |
| **语言**            | WebApp 界面语言          |
| **主题色**          | 聊天界面的品牌色         |
| **版权信息**        | 页面底部显示的版权声明   |
| **隐私政策**        | 隐私政策链接             |
| **自定义免责声明**  | 最多 512 字的自定义声明  |
| **是否公开 Prompt** | 是否让用户看到系统提示词 |

---

## 七、实践：创建一个 "AI 写作助手"

现在让我们动手，把前面学到的知识串联起来，完整创建一个 AI 写作助手。

### Step 1：创建应用

1. 进入 Dify 控制台首页
2. 点击 **"创建空白应用"**
3. 选择应用类型：**聊天助手**
4. 填写名称：`AI 写作助手`
5. 填写描述：`专业的中文写作辅助工具，支持公众号文章、博客、产品文案等多种文体`
6. 选择图标：📝
7. 点击 **"创建"**

### Step 2：配置模型

1. 在编排页面顶部，点击模型选择器
2. 选择一个适合写作的模型（推荐 GPT-4o 或 DeepSeek-V3）
3. 点击模型旁的参数设置图标
4. 设置参数：
   - Temperature: **0.7**（平衡创造性和准确性）
   - Top P: **0.9**
   - Max Tokens: **4096**（支持长文输出）
   - Presence Penalty: **0.3**（减少重复）

### Step 3：编写系统提示词

在 "系统提示词" 输入框中，输入以下内容：

```
你是一位专业的中文写作助手，擅长帮助用户创作各类文本内容。

## 输出要求
- 使用地道的中文表达，避免翻译腔
- 段落清晰，逻辑通顺
- 适当使用小标题、列表等排版元素
- 根据写作类型（{{writing_type}}）调整风格

## 限制
- 不编造事实数据，不确定的内容会标注
- 不输出违规内容
```

### Step 4：添加变量

1. 在编排页面找到 "变量" 区域
2. 添加一个 **select** 类型变量：
   - 变量名：`writing_type`
   - 显示名：写作类型
   - 选项：`公众号文章`、`技术博客`、`产品文案`、`商务邮件`、`学术报告`
   - 必填：是

### Step 5：设置对话开场白

在 "开场白" 输入框中输入：

```
你好！我是你的 AI 写作助手

我可以帮你：
- 撰写公众号文章、博客、产品文案
- 润色和改写已有内容
- 生成文章大纲和思路

请先在上方选择写作类型，然后告诉我你想写什么吧！
```

添加建议问题：

- "帮我写一篇关于人工智能的公众号文章"
- "润色一下这段产品介绍"
- "帮我生成一个技术博客的大纲"

### Step 6：调试测试

1. 在右侧调试面板，先选择写作类型变量值（如"公众号文章"）
2. 发送测试消息：`帮我写一篇关于 Dify 平台的入门介绍文章，1500 字左右`
3. 观察 AI 的响应：
   - 是否先询问了关键信息或直接提供了大纲？
   - 输出格式是否清晰？
   - 文风是否符合公众号风格？
4. 如果不满意，调整 Prompt 或参数后重新测试
5. 尝试切换不同的写作类型，验证变量是否正确生效

### Step 7：发布上线

1. 测试满意后，点击右上角 **"发布"** 按钮
2. 在弹出面板中确认发布
3. 点击 **"运行应用"** 获取 WebApp 链接
4. 打开链接，以最终用户的视角体验你的 AI 写作助手

---

## 八、进阶：对比不同 Prompt 策略

创建完第一个应用后，尝试以下实验来提升你的 Prompt 工程技能：

### 实验一：角色定义的影响

修改系统提示词的角色定义部分，对比不同角色设定下的输出差异：

- **通用写手**：`你是一位写作助手`
- **资深编辑**：`你是一位有 10 年经验的公众号资深编辑，运营过多个百万粉丝账号`
- **文案大师**：`你是一位顶级广告文案创意总监，擅长用精炼的语言打动人心`

同一个问题，三种角色的输出风格会截然不同。

### 实验二：输出格式的约束

在 Prompt 中添加明确的输出格式要求：

```
## 输出格式
每篇文章必须包含：
1. 吸引眼球的标题（不超过 20 字）
2. 导语（50-100 字，引起读者兴趣）
3. 正文（分 3-5 个小节，每节有小标题）
4. 结尾（总结 + 行动号召）
```

### 实验三：Temperature 对比

使用同一个 Prompt 和问题，分别设置 Temperature 为 0.1、0.7、1.3，对比：

- **0.1**：输出稳定，多次测试结果几乎相同
- **0.7**：每次略有不同，但保持合理
- **1.3**：每次差异较大，偶尔会出现意想不到的创意表达

---

## 小结与预告

本篇我们完成了 Dify 入门模块的核心实操 -- 创建第一个 AI 聊天助手。你学会了：

1. **五种应用类型**的区别和选择方法
2. **Prompt 编排**的结构化技巧（角色定义、能力边界、输出格式、约束条件）
3. **变量系统**让同一个应用适配多种场景
4. **模型参数调优**的核心原理（Temperature、Top P、Max Tokens）
5. **调试面板**的使用技巧，包括多模型对比
6. **发布和分享**应用的三种方式

到这里，你已经可以独立创建并发布一个实用的 AI 应用了。但目前我们的应用只能通过 Dify 的 WebApp 访问 -- 如果你想把 AI 能力集成到自己的产品中怎么办？

**下一篇：《通过 API 集成 Dify 到你的产品中》** 将带你掌握 Dify 的 API 体系，学会用代码调用你创建的 AI 应用，真正实现 AI 能力的产品化落地。

---

**今日互动**：你创建的第一个 AI 聊天助手是做什么用的？在评论区分享你的 Prompt 设计，一起交流优化技巧！对 Prompt 工程有疑问的同学也欢迎留言，我会在后续文章中展开讲解。

上一篇：Dify 系列教程 | 第 3 篇：配置你的第一个 AI 模型供应商下一篇：Dify 系列教程 | 第 5 篇：通过 API 集成 Dify 到你的产品中

你觉得文章怎么样