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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

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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。

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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）：

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：

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。

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2.1 进入应用创建页面

登录 Dify 控制台后，点击首页的 “创建空白应用” 按钮，会弹出应用创建对话框。

在创建对话框中，你需要填写以下信息：

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：

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：

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：

{ “provider”: “openai”, “name”: “gpt-4o”, “mode”: “chat”, “completion_params”: {} } 

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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）：

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

1. 能力边界 – 明确 AI 能做什么、不能做什么
2. 输出格式 – 规定回答的结构和风格
3. 约束条件 – 设定行为准则和限制 下面是一个实用的“AI 写作助手”系统提示词：

   3.3 实例：AI 写作助手的 Prompt

   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：

为“AI 写作助手”添加变量：

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”

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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）

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）

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）

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）

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）

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：

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。

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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/ /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：

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。

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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：

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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。

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

  Step 4：添加变量

  在 “开场白” 输入框中输入：
  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

  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

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

   实验三：Temperature 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

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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。

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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。