[Dify] -进阶2-应用变量、提示词模板与上下文管理:Dify 实战技巧

本文详细解析如何在 Dify 中高效使用变量、提示词模板、上下文管理和记忆机制,帮助开发者打造更智能、连贯、稳定的 AI 应用。


一、变量驱动:表单、系统变量与会话变量 📦

  • 表单变量(Form Variables)

    在创建 Chatbot 或 Text Generator 时,通过 { {input}} 格式定义表单输入字段,后续可在提示词中使用。例如面试应用中:

    你好,{
        {name}}。我是你的面试官,你准备好了吗?
    

    系统会将实际用户填入的 name 替换,提升对话个性化体验。

  • 系统变量(sys.*)

    sys.user_id, sys.app_id, sys.files 等自动注入系统信息,可用于日志、身份识别、附件处理等场景 。

<think>好的,用户想了解在Dify中如何设置提示词上下文配置。首先,我需要回忆一下Dify的相关文档和引用内容。记得引用[3]提到过配置知识库和查询变量的部分,可能和上下文设置有关。另外,引用[4]提到了不同使用场景下的格式要求,可能需要结合这些来设计提示词的结构。 首先,用户的问题是关于上下文的配置,这可能包括如何让AI记住之前的对话内容或者引入外部知识库。根据引用[3],配置知识库时需要添加知识库并填入查询变量,这可能涉及到上下文中的变量替换。同时,引用[5]提到Chatfow支持记忆的多轮对话,这可能和上下文中的历史记录有关。 接下来,我需要整理步骤。可能的第一步是进入提示词编辑界面,然后定义上下文变量,比如用户输入或历史记录。然后可能需要配置知识库关联,引用[3]中的知识库添加和查询变量设置是关键。另外,历史上下文的处理,比如在提示词中插入之前的对话,可能也是必要的。最后,调整参数和测试优化,比如调整召回阈值,这部分引用[3]也有提到。 还要注意格式要求,用户提到行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题可能不太涉及数学公式,不过如果有变量名或代码,需要正确使用格式。例如,变量用$variable$的形式,代码块用```包裹。 然后需要考虑生成相关问题,可能包括如何优化上下文配置、如何处理多轮对话、如何结合工作流等,参考已有的引用内容,比如引用[5]提到的工作流编排,可以作为相关问题之一。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并正确引用站内的参考资料,比如在知识库配置部分引用[3],在变量替换部分引用[4]等。同时,检查是否符合用户的所有要求,特别是LaTeX语法和引用标识的正确使用。</think>### Dify 提示词上下文配置指南 在 Dify 中设置提示词上下文需通过**知识库关联**、**变量替换**和**历史记忆**三个核心模块实现。以下是具体操作步骤: --- #### 一、基础配置入口 1. 进入应用编辑界面 → 选择「提示词编排」模块 2. 在「上下文」标签页开启以下功能: - 知识库关联开关(默认关闭) - 对话记忆开关(默认开启) --- #### 二、上下文变量配置(核心步骤) 1. **变量定义格式** 使用`{{variable}}`语法定义上下文变量,例如: ```python "当前用户偏好:{{user_preference}},历史对话摘要:{{chat_history}}" ``` [^4] 2. **知识库关联配置** - 点击「添加知识库」选择已创建的知识库 - 设置查询变量映射关系(如:`query={{user_input}}`) - 配置召回参数: ```markdown 最小匹配阈值:0.6 Rerank 模型:bge-reranker-large ``` [^3] 3. **历史上下文处理** 在提示词模板中插入: ```markdown ## 对话历史 {% for item in chat_history %} {{item.role}}: {{item.content}} {% endfor %} ``` [^5] --- #### 三、参数调优建议 1. **召回精度控制** 通过调整相似度分数阈值平衡召回质量: $$ \text{召回率} = \frac{\text{相关段落数}}{\text{总相关段落数}} $$ 推荐设置:`score_threshold=0.65-0.75` 2. **上下文长度优化** 使用滑动窗口算法防止超长上下文: ```python def truncate_history(history, max_tokens=2000): while calculate_tokens(history) > max_tokens: history.pop(0) return history ``` ---
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