第三章：应用构建基础

3.1 应用概述

3.1.1 什么是 Dify 应用

在 Dify 中，一个”应用”是指基于大语言模型（如 GPT、Claude 等）构建的实际场景应用。它不仅包含了开发 AI 应用的工程范式，也包含了具体的交付物。

简而言之，一个 Dify 应用为开发者提供了：

封装友好的 API：

• 可由后端或前端应用直接调用
• 通过 Token 进行身份认证
• RESTful 风格，易于集成

开箱即用的 WebApp：

• 美观且托管的用户界面
• 可进行二次开发和定制
• 支持嵌入到现有系统

易用的管理界面：

• 提示词工程编辑器
• 上下文管理工具
• 日志分析面板
• 标注和反馈系统

你可以任选其中之一或全部，来支撑你的 AI 应用开发。这种灵活性使得 Dify 能够适应各种不同的开发场景和需求。

3.1.2 应用类型

Dify 提供了五种主要的应用类型，每种类型针对不同的使用场景：

3.1.3 应用类型对比

文本生成应用 vs 聊天助手：

3.2 创建第一个应用

3.2.1 进入创建界面

登录 Dify 后，你会看到工作室（Studio）界面。这里展示了你创建的所有应用，也是创建新应用的入口。

创建应用的方式：

1. 创建空白应用
   • 点击”创建空白应用”按钮
   • 选择应用类型
   • 填写应用名称和描述
   • 从零开始配置
2. 从模板创建
   • 进入”探索”页面
   • 浏览应用模板库
   • 选择感兴趣的模板
   • 添加到工作区并定制
3. 导入 DSL 文件
   • 从其他来源获取 DSL 配置文件
   • 点击”导入 DSL 文件”
   • 上传文件完成导入

3.2.2 创建步骤详解

以创建聊天助手为例：

步骤一：选择应用类型 点击”创建空白应用”后，选择”聊天助手”类型。

步骤二：填写基本信息

• 应用名称：给应用起一个易于识别的名称
• 应用描述：简要描述应用的功能和用途
• 应用图标：选择或上传一个代表应用的图标

步骤三：进入编排界面 创建完成后，自动进入应用编排界面。这里是配置应用的核心区域。

3.2.3 应用编排界面介绍

编排界面分为几个主要区域：

左侧配置区：

• 提示词（Instructions）：定义 AI 的角色和行为
• 变量（Variables）：设置用户输入参数
• 上下文（Context）：关联知识库
• 工具（Tools）：添加可调用的工具

右侧预览区：

• 实时对话测试
• 查看 AI 响应效果
• 调试和优化

顶部操作栏：

• 保存草稿
• 发布应用
• 查看历史版本
• 访问设置

3.3 聊天助手应用

3.3.1 聊天助手的特点

聊天助手是最常用的应用类型，具有以下特点：

• 多轮对话：支持连续的对话交互，保持上下文
• 开场白：可配置欢迎语和建议问题
• 记忆功能：自动维护对话历史
• 流式输出：实时展示 AI 的生成过程

3.3.2 提示词配置

提示词（Prompt/Instructions）是定义 AI 行为的核心。一个好的提示词应该包含：

角色定义：

你是一个专业的客户服务助手，代表[公司名称]为用户提供帮助。
你的职责是：
- 回答关于产品和服务的问题
- 帮助用户解决常见问题
- 引导用户到合适的服务渠道

行为约束：

请遵循以下规则：
1. 始终保持友好和专业的态度
2. 如果不确定答案，诚实地告知用户
3. 不要透露内部信息或公司机密
4. 对于超出能力范围的问题，建议用户联系人工客服

输出格式：

回答时请注意：
- 使用简洁清晰的语言
- 如有多个步骤，使用编号列表
- 重要信息用粗体标注
- 每次回答控制在 200 字以内

3.3.3 变量配置

变量允许用户在对话开始前提供额外信息：

变量类型：

• 文本输入（Text Input）：单行文本
• 段落（Paragraph）：多行文本
• 选择器（Select）：下拉选项
• 数字（Number）：数值输入

变量配置示例：

- 变量名: user_name
  显示名: 您的姓名
  类型: 文本输入
  必填: 是
  默认值: ""
  
- 变量名: query_type
  显示名: 咨询类型
  类型: 选择器
  选项:
    - 产品咨询
    - 技术支持
    - 投诉建议
    - 其他

在提示词中使用变量：

用户姓名是 ，咨询类型是 。
请根据用户的咨询类型提供针对性的帮助。

3.3.4 上下文配置

通过关联知识库，让 AI 能够基于你的专有数据回答问题：

配置步骤：

1. 点击”上下文”区域
2. 选择已创建的知识库
3. 配置检索参数：
   • Top K：返回的相关片段数量
   • Score 阈值：相关性得分门槛

提示词中引用上下文：

以下是与用户问题相关的参考资料：


请基于以上资料回答用户的问题。如果资料中没有相关信息，请诚实告知。

3.3.5 开场白配置

开场白让用户了解 AI 助手的能力：

配置项：

• 开场白文本：欢迎用户的第一句话
• 建议问题：用户可以直接点击的示例问题

示例配置：

开场白：
"您好！我是[产品名称]的智能助手小D。我可以帮您：
- 了解产品功能和使用方法
- 解答常见问题
- 指导操作步骤

请问有什么可以帮助您的？"

建议问题：
- "如何创建我的第一个应用？"
- "知识库有什么用？"
- "如何发布应用？"

3.3.6 模型配置

选择合适的模型并配置参数：

模型选择：

• GPT-4/GPT-4-turbo：最强能力，成本较高
• GPT-3.5-turbo：平衡性能和成本
• Claude 3：擅长长文本和分析任务
• 国产模型：如文心一言、通义千问等

关键参数：

temperature: 0.7  # 创造性程度（0-2）
max_tokens: 2048  # 最大输出长度
top_p: 0.9       # 核采样参数
presence_penalty: 0  # 话题新鲜度惩罚
frequency_penalty: 0  # 重复惩罚

参数调优建议：

• 客服场景：temperature 0.3-0.5，输出更稳定
• 创意写作：temperature 0.7-1.0，输出更多样
• 代码生成：temperature 0.1-0.3，输出更精确

3.4 文本生成应用

3.4.1 文本生成应用的特点

文本生成应用适合单次任务处理：

• 一问一答：不维护对话历史
• 表单输入：通过表单收集所有参数
• 批量处理：适合自动化流程调用

3.4.2 创建文本生成应用

以翻译助手为例：

步骤一：配置变量

- 变量名: source_text
  显示名: 原文
  类型: 段落
  必填: 是
  
- 变量名: target_language
  显示名: 目标语言
  类型: 选择器
  选项:
    - 中文
    - 英文
    - 日文
    - 韩文

步骤二：编写提示词

你是一个专业的翻译助手。请将以下文本翻译成：

原文：


翻译要求：
1. 保持原文的语气和风格
2. 使用自然流畅的目标语言表达
3. 专业术语需要准确翻译
4. 如有歧义，选择最常用的译法

步骤三：配置输出

输出变量: translation
输出类型: 文本

3.4.3 高级配置

前置处理： 在发送给模型之前，可以对输入进行处理：

• 文本清洗
• 长度限制
• 格式标准化

后置处理： 对模型输出进行处理：

• 格式化输出
• 提取特定字段
• 敏感词过滤

3.5 Agent 智能助手

3.5.1 Agent 的概念

Agent（智能代理）是一种能够自主完成复杂任务的 AI 应用。它具有以下能力：

• 目标规划：理解用户的最终目标
• 任务拆解：将复杂任务分解为子任务
• 工具调用：自主选择和使用工具
• 过程迭代：根据中间结果调整策略
• 自主完成：在没有人类干预的情况下完成任务

3.5.2 创建 Agent 应用

步骤一：选择 Agent 类型 在创建应用时选择”Agent”类型。

步骤二：选择推理模型 Agent 的任务完成能力取决于模型的推理能力。推荐选择：

• GPT-4 系列：最强推理能力
• Claude 3 Opus：优秀的分析能力
• GPT-3.5-turbo：成本效益平衡

步骤三：编写 Agent 指令

你是一个数据分析助手，帮助用户分析数据并生成报告。

你的工作流程：
1. 理解用户的分析需求
2. 使用搜索工具查找相关数据
3. 使用代码执行工具进行计算
4. 使用图表工具生成可视化
5. 整理分析结果并给出建议

可用工具：
- 网络搜索：获取最新数据和信息
- 代码执行：运行 Python 代码进行计算
- 图表生成：创建数据可视化图表

3.5.3 配置 Agent 工具

添加工具：

1. 进入”工具”配置区
2. 选择需要的工具
3. 配置工具参数

常用工具类型：

3.5.4 Agent 推理模式

Dify 支持两种推理模式：

Function Calling 模式：

• 适用于支持函数调用的模型（GPT-4、GPT-3.5-turbo 等）
• 效果更好、更稳定
• 模型直接输出结构化的函数调用

ReAct 模式：

• 适用于不支持函数调用的模型
• 通过提示词引导模型进行推理
• 使用”思考-行动-观察”循环

模式选择建议：

• 优先使用 Function Calling
• 对于不支持的模型，使用 ReAct
• 可以配置最大迭代次数限制

3.5.5 Agent 调试

调试面板：

• 查看每一步的推理过程
• 检查工具调用的输入输出
• 分析任务完成的路径

常见问题：

1. 工具调用失败：检查工具配置和权限
2. 无限循环：增加终止条件或限制迭代次数
3. 结果不准确：优化指令提示词

3.6 应用配置与调试

3.6.1 调试技巧

预览测试：

• 使用右侧预览区实时测试
• 模拟不同的用户输入
• 观察 AI 的响应质量

日志分析：

• 查看完整的提示词
• 检查 Token 消耗
• 分析响应时间

A/B 测试：

• 创建多个版本的提示词
• 对比不同配置的效果
• 选择最优方案

3.6.2 常见调试问题

问题一：回答不准确

原因：
- 提示词不够明确
- 缺少必要的上下文
- 模型能力限制

解决方案：
- 在提示词中提供更多示例
- 增加知识库支持
- 更换更强的模型

问题二：回答过长/过短

原因：
- max_tokens 设置不当
- 提示词中没有长度要求

解决方案：
- 调整 max_tokens 参数
- 在提示词中明确输出长度要求

问题三：响应缓慢

原因：
- 模型处理时间长
- 网络延迟
- 工具调用耗时

解决方案：
- 使用更快的模型
- 优化提示词减少 Token
- 启用流式输出

3.6.3 发布应用

发布步骤：

1. 确认所有配置正确
2. 点击”发布”按钮
3. 填写版本说明
4. 确认发布

发布后可获得：

• WebApp 访问链接
• API 访问密钥
• 嵌入代码（iframe）

3.6.4 版本管理

版本功能：

• 查看历史版本
• 对比版本差异
• 回滚到旧版本

最佳实践：

• 每次重大更改前发布新版本
• 写清晰的版本说明
• 保留有效的历史版本

3.7 实战案例：客服助手

3.7.1 需求分析

创建一个产品客服助手，要求：

• 回答产品功能问题
• 提供使用指导
• 处理简单的投诉
• 收集用户反馈

3.7.2 实现步骤

步骤一：创建知识库 上传产品文档、FAQ、使用手册等。

步骤二：创建聊天助手 选择聊天助手类型，命名为”产品客服小助手”。

步骤三：配置提示词

## 角色
你是[产品名称]的官方客服助手，名叫小D。

## 职责
1. 回答用户关于产品功能和使用的问题
2. 帮助用户解决常见问题
3. 收集用户的意见和建议
4. 引导用户到合适的服务渠道

## 知识来源
请基于提供的知识库内容回答问题。知识库包含：
- 产品功能说明
- 使用教程
- 常见问题解答

## 行为准则
1. 保持友好、专业的态度
2. 回答要准确、简洁
3. 不确定时诚实告知，不要编造信息
4. 对于无法解决的问题，建议联系人工客服（电话：400-xxx-xxxx）

## 输出格式
- 使用简洁的语言
- 重要步骤使用编号
- 关键信息适当强调

步骤四：配置变量

- 用户类型（可选）：新用户 / 老用户
- 咨询产品（可选）：产品A / 产品B / 产品C

步骤五：关联知识库 选择产品知识库，设置 Top K 为 5。

步骤六：配置开场白

您好！我是产品客服小助手小D 🙋

我可以帮您：
📖 了解产品功能
🔧 解决使用问题
💡 提供操作指导

请问有什么可以帮您的呢？

步骤七：测试和发布 进行充分测试后发布应用。

3.8 本章小结

通过本章的学习，你应该掌握：

1. 应用类型：理解五种应用类型的特点和适用场景
2. 创建流程：掌握创建应用的完整流程
3. 核心配置：熟练配置提示词、变量、上下文
4. Agent 开发：了解智能代理的工作原理
5. 调试技巧：掌握应用调试和优化方法

3.9 思考与练习

1. 实践练习：
   • 创建一个翻译助手应用
   • 创建一个代码解释器应用
   • 尝试创建一个简单的 Agent
2. 思考题：
   • 如何设计一个高质量的提示词？
   • 什么时候应该使用 Agent 而不是普通聊天助手？
   • 如何评估应用的效果质量？
3. 扩展学习：
   • 研究提示词工程的最佳实践
   • 了解 ReAct 框架的工作原理
   • 探索更多应用模板

下一章预告：第四章将深入介绍知识库管理，包括文档上传、分段策略、检索配置等核心功能。