Dify中 SYSTEM, USER, ASSISTANT 的关系、职责与使用方法

在Dify这类对话式AI应用构建平台中,SYSTEM, USER, ASSISTANT 这三种消息类型共同定义了与大型语言模型(LLM)交互的结构和上下文。它们的关系可以理解为:

  • SYSTEM: 扮演着“导演”或“场景设定者”的角色。
  • USER: 扮演着“提问者”或“任务发起者”的角色。
  • ASSISTANT: 扮演着“LLM的回应”或“AI助手的思考/行动范例”的角色。
    在这里插入图片描述

1. SYSTEM 提示词 (System Prompt / System Message):

  • 职责:
    • 设定AI的核心身份、角色、个性、行为准则、高级指令和背景知识。 这是对LLM进行“初始化”或“人格化”的关键部分。
    • 定义任务的总体目标、约束条件、输出风格和格式要求。
    • 提供通用的、在整个对话会话中都应保持一致的上下文或指令。
    • (可选)在某些高级应用中,可以包含一些通用的“工具调用”指令或安全过滤规则。
### 集成Ollama到Dify #### 准备工作 为了使 Ollama 成功集成到 Dify 项目中,需先完成 Ollama 的安装。访问 [Ollama官方网站](https://ollama.ai/download),依据操作系统版本下载对应的客户端文件[^1]。 对于Linux环境下的具体操作如下: ```bash mkdir /soft cd /soft curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz ``` 上述命令创建了一个 `/soft` 文件夹用于临时存储下载链接,并通过 `curl` 命令获取 Linux 版本的 Ollama 安装包,最后将其解压缩至 `/usr` 目录下[^2]。 #### 运行Ollama并模型交互 一旦安装过程顺利完成,可以通过下面的指令启动 Ollama 并连接指定的语言模型进行对话测试: ```bash ollama run llava # 或者使用其他支持的模型如 llama3.1 ``` 这条命令会调起名为 "llava" 的预训练语言模型实例,允许开发者立即体验其功能特性。 #### 在Dify中的应用实践 当确认本地可以正常运行 Ollama 及关联的大规模语言模型之后,在 Dify 应用程序里利用这些资源就变得相对简单许多。主要涉及调整应用程序逻辑来发送请求给已部署好的 Ollama API 接口,解析返回的数据并展示给最终用户。具体的实现细节取决于所使用的编程框架以及期望达到的功能效果;通常情况下这可能涉及到修改服务器端代码、前端界面设计等方面的工作。
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