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| prompt-engineering-1 | ||
| README.md | ||
| conversation-application.md | ||
| text-generation-application.md | ||
| zhi-neng-zhu-shou-agent.md | ||
README.md
| description |
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| 掌握如何使用 Dify 编排应用和实践 Prompt Engineering,通过内置的两种应用类型,搭建出高价值的 AI 应用。 |
设计提示词&编排应用
Dify 的核心理念是可声明式的定义 AI 应用,包括 Prompt、上下文和插件等等的一切都可以通过一个 YAML 文件描述(这也是为什么称之为 Dify )。最终呈现的是单一 API 或开箱即用的 WebApp。
与此同时,Dify 提供了一个易用的 Prompt 编排界面,开发者能以 Prompt 为基础所见即所得的编排出各种应用特性。听上去是不是很简单?
无论简单或是复杂的 AI 应用,好的 Prompt 可以有效提高模型输出的质量,降低错误率,并满足特定场景的需求。Dify 已提供对话型和文本生成型两种常见的应用形态,这个章节会带你以可视化的方式完成 AI 应用的编排,
应用编排的步骤
- 确定应用场景和功能需求
- 设计并测试 Prompts 与模型参数
- 编排 Prompts 与用户输入
- 发布应用
- 观测并持续迭代
了解应用类型的区别
Dify 中的文本生成型应用与对话型应用在 Prompt 编排上略有差异,对话型应用需结合“对话生命周期”来满足更复杂的用户情景和上下文管理需求。
Prompt Engineering 已发展为一个潜力巨大,值得持续探索的学科。请继续往下阅读,学习两种类型应用的编排指南。