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    • 应用案例
      • DeepSeek 与 Dify 集成指南:打造具备多轮思考的 AI 应用
      • 本地私有化部署 DeepSeek + Dify,构建你的专属私人 AI 助手
      • 如何训练出专属于“你”的问答机器人?
      • 教你十几分钟不用代码创建 Midjourney 提示词机器人
      • 构建一个 Notion AI 助手
      • 如何在几分钟内创建一个带有业务数据的官网 AI 智能客服
      • 使用全套开源工具构建 LLM 应用实战:在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力
      • 手把手教你把 Dify 接入微信生态
      • 使用 Dify 和 Twilio 构建 WhatsApp 机器人
      • 将 Dify 应用与钉钉机器人集成
      • 使用 Dify 和 Azure Bot Framework 构建 Microsoft Teams 机器人
      • 如何让 LLM 应用提供循序渐进的聊天体验?
      • 如何将 Dify Chatbot 集成至 Wix 网站?
      • 如何连接 AWS Bedrock 知识库?
      • 构建 Dify 应用定时任务助手
      • 如何在 Dify 内体验大模型“竞技场”?以 DeepSeek R1 VS o1 为例
      • 在 Dify 云端构建 AI Thesis Slack Bot
      • 将 Dify 快速接入 QQ、微信、飞书、钉钉、Telegram、Discord 等平台
    • 扩展阅读
      • 什么是 LLMOps?
      • 什么是数组变量?
      • 检索增强生成(RAG)
        • 混合检索
        • 重排序
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      • 提示词编排
      • 如何使用 JSON Schema 让 LLM 输出遵循结构化格式的内容?
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  • 应用编排的步骤
  • 了解应用类型的区别
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提示词编排

掌握如何使用 Dify 编排应用和实践 Prompt Engineering,通过内置的两种应用类型,搭建出高价值的 AI 应用。

Previous召回模式Next如何使用 JSON Schema 让 LLM 输出遵循结构化格式的内容?

Last updated 1 year ago

Dify 的核心理念是可声明式的定义 AI 应用,包括 Prompt、上下文和插件等等的一切都可以通过一个 YAML 文件描述(这也是为什么称之为 Dify )。最终呈现的是单一 API 或开箱即用的 WebApp。

与此同时,Dify 提供了一个易用的 Prompt 编排界面,开发者能以 Prompt 为基础所见即所得的编排出各种应用特性。听上去是不是很简单?

无论简单或是复杂的 AI 应用,好的 Prompt 可以有效提高模型输出的质量,降低错误率,并满足特定场景的需求。Dify 已提供对话型和文本生成型两种常见的应用形态,这个章节会带你以可视化的方式完成 AI 应用的编排,

应用编排的步骤

  1. 确定应用场景和功能需求

  2. 设计并测试 Prompts 与模型参数

  3. 编排 Prompts 与用户输入

  4. 发布应用

  5. 观测并持续迭代

了解应用类型的区别

Dify 中的文本生成型应用与对话型应用在 Prompt 编排上略有差异,对话型应用需结合“对话生命周期”来满足更复杂的用户情景和上下文管理需求。

Prompt Engineering 已发展为一个潜力巨大,值得持续探索的学科。请继续往下阅读,学习两种类型应用的编排指南。

扩展阅读

Learn Prompting
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Awesome ChatGPT Prompts