在构建智能对话系统时,提示工程(Prompt Engineering)一直是核心工作之一。而在基于 Dify 平台的工作流中,角色设定(Role Setting) 又是提示工程中一个非常关键但常被忽视的环节。
正确的角色设定不仅能提升模型的响应准确性,还能帮助 LLM 正确理解上下文与指令。本篇文章将系统梳理角色设定的原理、实践技巧以及常见误区,助你在构建 AI 应用时事半功倍。
一、Dify 中的角色设定是什么?
在 Dify 的 LLM 节点中,“角色设定”指的是对提示语中说话人(如用户、助手)的标注。例如常见的:
人类:请给我推荐一本 AI 入门书籍
助手:我推荐《深度学习入门》...
这些标注帮助模型理解语境,判断“谁在说话、说了什么”,从而在上下文中做出合适的推理与生成。它主要体现在以下几种角色类型中: