Dify 实战教程 | 10分钟搭建你的聊天助手(旅游顾问)

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第一步:新建应用,选择聊天助手类型

打开 Dify 控制台,点击【工作室】按钮。

选择应用类型为:聊天助手(Chat App),然后点击【创建空白应用】。

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第二步:填写应用基础信息

进入创建页面后,填写应用的基本资料,包括:

  • 应用名称:示例 旅行顾问助手
  • 应用描述:示例 智能推荐最优旅行方案
  • 应用图标:上传一个好看的小图标

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第三步:设计聊天角色提示词

手动设置提示词

在「提示词」设置中,编辑系统提示词:

你是一个专业的旅行规划师,擅长根据用户的需求推荐最佳旅游目的地和行程安排。 

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AI自动生成提示词

点击 「生成」 ,填入 「指令」 ,点击 「生成」

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具体提示词内容如下(做了自定义调整去除了参数定义):

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第四步:自定义用户输入字段(可选)

为了让对话更精准,可以添加一些收集信息的字段:

比如:

字段类型是否必填说明
travel_preference单选旅行偏好(海边/山地/城市)
budget数字预算上限
travel_date日期出行日期

自己生成,或者自动生成,比如:自动生成的,内容如下(这些参数会强制在聊天的时候需要先输入):

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实战提示: 设计好的输入字段,用户填写后,模型可以更精准生成推荐结果!

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第五步:测试并发布应用

点击右上角的【预览】按钮,进行测试。

观察:

  • 聊天流程是否符合预期?
  • 模型有没有按照角色回答?
  • 收集的字段是否正确传递?

确认无误后,点击【发布】。

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🎯 总结一下

只需 5 个步骤:

步骤内容
第一步新建应用,选择聊天助手
第二步填写应用基础信息
第三步设计提示词
第四步配置用户输入字段(可选)
第五步测试并发布

零代码搭建专属聊天助手,就是这么简单!

如何学习大模型技术,享受AI红利?

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经典书籍阅读

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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下

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结语

大模型作为新时代的风口,确实为那些希望转行或寻求职业突破的人提供了广阔的舞台。然而,是否选择进入这一领域还需综合考虑自身的兴趣、特长以及长远规划。通过构建基础知识体系、参与实际项目、拓展软技能、关注跨学科融合以及建立广泛的社交网络,你可以在这个充满机遇的新领域中迅速站稳脚跟。

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### Dify聊天助手 使用指南与介绍 Dify 是一个强大的企业级 AI 平台,专注于帮助企业构建自定义的知识库和聊天机器人解决方案。以下是关于 Dify 聊天助手的详细使用指南和功能介绍。 #### 1. 部署环境准备 在开始使用 Dify 聊天助手之前,需要确保你的电脑或服务器已经准备好运行 Dify 的环境。具体步骤可以参考相关文章《Llama + Dify,在你的电脑搭建一套AI工作流》[^1]。该文档详细介绍了如何安装必要的依赖项、配置环境变量以及启动服务。 #### 2. 角色定义与提示词设置 为了使 Dify 聊天助手更好地服务于特定业务场景,需要对 AI 的角色进行明确定义,并通过提示词(Prompt)约束其行为。例如,可以将 AI 定义为“乐于助人的助手”,并要求它遵循以下规则: - 始终使用自然语言解释即将采取的行动。 - 在调用外部工具或插件时,先说明使用的工具及其原因。 - 清晰描述正在进行的操作,确保用户理解每一步的逻辑。 - 避免返回空回复或不相关的答案[^2]。 #### 3. 性能优化 在实际应用中,可能会遇到文件上传大小限制或模型响应速度较慢的问题。这些问题可以通过以下方法解决: - **文件大小限制**:通过修改 `.env` 文件中的 `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` 参数来提升允许上传的文件大小。 - **模型响应慢**:如果本地部署的模型响应速度较慢,可以尝试调整超时参数,或者切换到云端 API 模型以获得更快的推理速度[^3]。 #### 4. 学习资源与社区支持 对于初学者来说,熟悉 Dify 的官方文档是非常重要的。官方文档提供了详细的中文教程及 API 参考,网址为 [docs.dify.ai](https://docs.dify.ai)。此外,还可以通过以下渠道获取技术支持: - GitHub Issues:提交问题或查看已有的解决方案。 - CSDN 博客:阅读开发者分享的经验和技术文章。 - 开发者社群:加入活跃的技术交流群组,与其他用户互动[^3]。 #### 示例代码:启动 Dify 服务 以下是启动 Dify 服务的一个简单示例代码,假设你已经完成了环境配置: ```bash # 启动 Dify 服务 docker-compose up -d ``` 如果需要访问管理界面,可以直接打开浏览器并输入地址: ```plaintext http://localhost:3000 ``` --- ###
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