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摘要： 本文介绍 Dify.AI 全新推出的“专家模式”提示词编排功能。该模式提供高度灵活的自定义能力，支持模块化编辑提示词、灵活切换 CHAT 与 COMPLETE 模型，并内置日志调试视图。同时预告了内容审核与外部 API 调用等特性，助力打造更精准、可控的 AI 应用。

从基础到专家：掌握 Dify.AI 全新提示词编排功能

自诞生以来，Dify.AI 一直致力于为开发者提供更灵活、更可控的提示词编排体验。为此，我们全新推出了一种编排模式。只需在提示词编排页面将“基础模式”切换为“专家模式”，即可开启全新的编排之旅。

探索提示词编排专家模式的新玩法

模式概览

专家模式专为专业开发者与提示词工程师打造。它提供高度灵活的自定义编排能力，助你编写高效提示词，实现与 LLM 或数据集稳定可靠的交互。

从基础到专家

基础模式帮助用户快速配置并创建基础应用，而专家模式则赋予你更强的控制力与自定义空间。在专家模式下，你可以自由编辑提示词中的上下文（Context）、用户输入（User Input）、对话历史（Conversation History）、示例（examples）及其他元素。通过精准引导，模型将输出符合预期的结果。无论是对话型应用还是文本生成应用，专家模式都提供了丰富的选项与工具，助你设计更复杂的提示词编排逻辑。

基础模式通过封装部分提示词来降低 AI 应用开发门槛，但这也在一定程度上限制了编排的自主性。如果你在基础模式下完成编排并上传了数据集，随后切换至专家模式，你将看到基础模式封装的完整提示词。此时，你可以自由修改任意部分。这大幅提升了编排自主性，让 LLM 输出更理想，助你快速调优 AI 应用以达到最佳效果。

专家模式功能配置

在专家模式下，提示词完全由你自定义。若选择 CHAT 模型，你可以为三种消息类型编写提示词：SYSTEM / USER / ASSISTANT。若选择 COMPLETE 模型，则可灵活调整上下文（Context）、对话历史（Conversation History）、查询（Query）和变量（Variables）等模块，使应用更贴合需求。相比之下，CHAT 模型仅支持调整上下文和变量。

选择 CHAT 模型时，你可以针对上述三种消息类型编写提示词。通过模块化编排 USER 与 ASSISTANT 的交互信息，能有效引导模型输出预期结果。

以“从文本中生成多组 QA 对”的应用为例。提供多组 USER 与 ASSISTANT 交互示例，能为模型提供清晰指引，确保其在回答过程中严格遵循 SYSTEM 提示词的约束。这就像预设了模板，让模型按固定格式输出结果。

以此类推，你可以为其他各类场景编写专属提示词。这不仅能实现对 AI 应用回复的精准引导，还能进一步提升提示词编排的效率与准确率。

你可以轻松在 CHAT 与 COMPLETE 模型间切换，以找到最契合的应用场景。在提示词调试阶段，“日志视图（Log View）”功能让你深入追踪从输入到输出的全流程，快速定位问题。无论是模型解析错误还是提示词质量缺陷，都能及时发现并调整。这有助于优化应用性能，保障输出质量。

更多专家模式提示词编排的详情与指南，请参阅官方文档。

即将上线

全新内容审核功能
支持过滤用户输入与模型输出中的敏感词，让你的 AI 应用内容生成更安全、更可控。

外部工具 API 调用
提示词编排现已支持外部工具 API 调用。你可以将 API 查询结果直接插入提示词中，大幅提升应用编排的扩展性。

via @dify_ai

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