Dify 的提示词工程功能有哪些？如何编写和优化高效的提示词？

Dify 提供了强大的提示词工程功能，帮助用户优化 AI 应用的输出质量。核心概念包括：

1. 提示词模板（Prompt Template）

   • 使用 Jinja2 模板语法
   • 支持变量插值：{{variable}}
   • 支持条件判断：{% if condition %}
   • 支持循环：{% for item in items %}

2. 系统提示词（System Prompt）

   • 定义 AI 的角色和行为
   • 设置输出格式要求
   • 指定回答风格和语气

3. 提示词优化技巧

   • 清晰明确的指令：使用具体、可操作的指令
   • 提供示例：通过 few-shot learning 提高准确性
   • 分步骤思考：要求 AI 逐步推理
   • 约束输出格式：指定 JSON、Markdown 等格式
   • 添加上下文：提供足够的背景信息

4. 变量管理

   • 输入变量：用户提供的动态数据
   • 环境变量：应用级别的配置
   • 上下文变量：对话历史和中间结果

示例：

shell
你是一个专业的{{role}}，请根据以下信息回答用户问题。

背景信息：
{{background}}

用户问题：
{{query}}

要求：
1. 回答要准确、专业
2. 使用{{language}}语言
3. 格式清晰，易于阅读

优化建议：

• 使用 A/B 测试比较不同提示词效果
• 根据用户反馈持续优化
• 关注模型的 token 使用量
• 定期更新提示词以适应业务变化

面试者应该了解提示词工程的基本原理，以及如何在 Dify 中编写和优化高效的提示词。