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Dify 镜像在小说创作中的实践：如何用 AI 辅助续写而不失风格与连贯性

你有没有过这样的经历？写到第五章时，突然记不清主角的左耳是不是有颗痣；构思反派对峙场景时，翻遍前三章才确认他讨厌玫瑰是因为童年创伤。长篇小说创作中最折磨人的往往不是灵感枯竭，而是记忆断层和风格漂移——而这些，恰恰是 AI 最擅长补足的部分。

Dify 这个开源 LLM 应用开发平台，最近正悄悄成为一批网文作者和剧本写手的秘密武器。它不像单纯的写作软件那样只提供空白文档，也不像传统 API 调用那样需要写一堆代码才能跑通流程。它的核心价值在于：把复杂的提示工程、上下文管理、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）逻辑，变成了一套“拖拽式”的可视化操作。

比如，你可以创建一个专属的“小说续写助手”，只要输入一句“接第四章结尾，描写主角进入密室后的心理活动”，系统就能自动调出前几章的关键设定，结合你的叙事风格模板，输出一段语调一致、细节准确的初稿。这不是幻想，而是现在就能实现的工作流。

为什么传统方式难以支撑持续创作？

我们先来拆解一个问题：如果不用 Dify，仅靠直接调用 GPT 或 Claude 来续写小说，会遇到什么瓶颈？

首先是上下文窗口限制。哪怕用上 128K 上下文的大模型，也不可能把整本几十万字的小说全塞进去。更现实的做法是每次只传最近两三章内容，但这样很容易导致人物性格突变、伏笔回收失败。

其次是风格不稳定。今天写的段落冷峻克制，明天可能就变得抒情泛滥——这不完全是作者状态的问题，更多是因为每次请求都是孤立事件，没有机制去固化“这个故事该用什么样的语气讲”。

最后是维护成本太高。如果你想加入“自动检查是否违背已设世界观”这类功能，就得自己搭后端服务、接数据库、写检索逻辑……对于只想专注写作的人来说，这简直是技术劝退。

Dify 的出现，本质上是在 LLM 和创作者之间建了一座桥。它不要求你会 Python，也不强迫你理解向量嵌入原理，但它背后的架构却完整集成了这些能力。

RAG 如何让 AI “记住”你的小说世界？

很多人听到“RAG”第一反应是：“不就是搜点相关内容扔给模型吗？”但真正用在创作场景中，它的设计远比表面看起来精细。

想象一下，你已经写了四章内容，总计两万字。Dify 会帮你把这些文本切分成若干语义块（chunk），每个块大约 300~500 字，对应一个自然段或情节单元。然后通过中文优化过的嵌入模型（如 BGE-base-zh），将每一块转化为向量，存入本地向量数据库（比如 FAISS 或 Weaviate）。

当你提出续写请求时，系统不会盲目地把所有历史文本都拼接进去，而是先对你当前的问题进行编码，再在向量空间里找最相关的三到五个片段。比如你要写“主角面对背叛时的情绪变化”，它可能会精准召回：

• 第一章中他对友情的定义；
• 第三章里那位“朋友”曾说过的关键台词；
• 上一章埋下的细微怀疑线索。

这些被检索出来的上下文，会被注入到预设的 Prompt 模板中，形成一条结构化指令：

你是一位擅长心理描写的悬疑小说作家，请根据以下背景信息续写下一节。 注意保持冷静克制的叙述风格，避免过度情绪化表达。 【背景信息】 > 主角林默坚信“信任一旦破裂就无法修复”，曾在雨夜拒绝归还旧友的怀表。 > 反派陈昭曾暗示：“有些谎言是为了保护更重要的东西。” > 上一章末尾，林默在抽屉底层发现了那枚本应销毁的工牌…… 【当前任务】 描写林默意识到自己被至交出卖后的内心波动，不少于300字。

这种方式不仅解决了“遗忘”问题，还大幅降低了幻觉风险。因为模型不再是凭空编造，而是在已有事实基础上进行合理推演。

下面这段代码展示了 LangChain 中类似的 RAG 实现逻辑——虽然 Dify 用户无需手动编写，但了解其底层机制有助于调优：

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains import RetrievalQA # 初始化中文嵌入模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") # 假设 texts 包含前几章内容 texts = [ "第一章：主角醒来发现身处陌生房间...", "第二章：他回忆起被绑架的过程...", "第三章：墙上出现神秘符号..." ] vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embedding=embeddings) # 创建检索器，返回 top-3 结果 retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # 定义增强型 Prompt 模板 prompt_template = """你是一位小说作家，请根据以下背景信息续写下一章节。 注意保持人物性格和叙事风格的一致性。 背景信息： {context} 当前任务： {question} 续写内容：""" PROMPT = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]) # 构建 RAG 链 llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True, chain_type_kwargs={"prompt": PROMPT} ) # 执行续写请求 query = "请续写主角解读神秘符号的过程" result = qa_chain.invoke({"query": query}) print(result["result"])

关键点在于PromptTemplate的设计——它是控制生成质量的“方向盘”。你可以在这里加入风格标记、禁止事项、格式要求等约束条件，确保输出始终在预期轨道上运行。

Agent 模式：从被动响应到主动建议

如果说 RAG 是“记忆力”，那么 Agent 就是“思考力”。在 Dify 中启用 Agent 模式后，AI 不再只是回答问题的工具，而是能主动拆解任务、调用工具、迭代方案的协作者。

举个例子，当你输入“为主角设计一个反转结局”时，普通模式可能直接生成一段文字了事。而 Agent 会启动一个多步推理流程：

1. 分析现有剧情→ 调用 RAG 检索主角动机、关键抉择点；
2. 识别潜在伏笔→ 使用关键词提取工具扫描全文，找出可利用的细节；
3. 生成候选方案→ 让 LLM 基于上述信息提出三个不同方向的结局构想；
4. 评估合理性→ 自动检查每个方案是否违反已有设定；
5. 输出带注释建议→ 呈现结果时附上推理路径，如：“此结局利用了第三章提到的‘地下室钥匙’，且未改变主角厌恶暴力的核心性格。”

这种“Think-Act-Observation”循环，使得 AI 具备了一定程度的创作规划能力。更重要的是，整个过程是可追溯的——你在界面上能看到每一步的操作依据，而不是面对一个黑箱输出。

这也带来了人机协作的新可能。你可以中途介入，否定某个分支，要求换一种思路。系统会记住你的偏好，在下次类似任务中优先采用相似策略。久而久之，这个 Agent 实际上是在学习你的创作风格。

实际工作流：一次完整的章节续写是怎样完成的？

让我们还原一个真实的使用场景。

假设你是某部悬疑小说的作者，刚写完第四章结尾：“门开了，站在光里的，竟是三年前葬礼上哭得最伤心的那个女人。”你现在想继续第五章的心理描写。

打开 Dify 中预设的“小说续写助手”应用，输入提示：

接第四章结尾，描写主角看到故人复活后的震惊与怀疑，突出其本能戒备与情感挣扎，维持冷峻克制的叙述语调。

系统立即触发以下流程：

• 自动检索前四章中关于“该女性角色”的所有描述（葬礼上的表现、两人过往关系、最后一次见面情景）；
• 提取主角的性格标签（多疑、重承诺、情感压抑）；
• 构建增强 Prompt 并调用模型生成三版草案；
• Agent 模块进行二次加工：一版强调动作细节（手指微颤、后退半步），一版侧重内心独白（“眼泪是真的，还是演技？”），一版引入环境呼应（窗外雷声与当年车祸夜相同）；
• 输出时标注各版本特点，并提醒：“请注意，此前设定该角色恐高，若后续安排高空场景需另行说明。”

你从中选择第二版为基础进行修改，完成后点击“保存并更新知识库”。这条新内容随即被切分、向量化、存入数据库，成为未来续写的新依据。

整个过程耗时不到五分钟，且完全保留了人工主导权——AI 提供选项，你来做决定。

如何避免踩坑？几个关键的设计建议

尽管 Dify 极大简化了技术门槛，但在实际部署中仍有几点需要注意：

数据安全必须前置考虑

如果你的作品尚未发表，强烈建议私有化部署 Dify 和向量数据库。公共云服务虽方便，但存在数据泄露风险。好在 Dify 支持 Docker 一键部署，配合本地运行的开源模型（如 Qwen、ChatGLM），完全可以做到数据不出内网。

分块策略影响检索质量

别用简单的按字符切割。理想的方式是以“情节单元”为单位分割，确保每个 chunk 包含完整的小事件或对话段落。例如，一场审讯对话应整体保留，而不是被截成两半分别存储。

清理废弃设定很重要

写作过程中常有草稿、试写、后期废弃的情节。这些内容如果不及时删除，会在后续检索中造成干扰。建议定期审查知识库，移除无效条目。

给 AI 设立“红线”规则

在 Prompt 中明确禁止某些行为，比如“不得让主角主动杀人”、“不可更改时间线设定”。这相当于给模型画出安全区，防止它为了戏剧性而破坏整体架构。

启用人审机制

无论生成效果多好，都应设置人工审核环节。可以将 AI 输出视为“高级草稿”，用于激发灵感而非直接发布。毕竟，真正的创作灵魂仍在人类手中。

写在最后：AI 不是替代者，而是延长创造力的手臂

Dify 这类工具的真正意义，不在于“代替作家写作”，而在于释放被琐碎事务占据的认知资源。当你不再需要反复翻查笔记确认细节，当风格一致性由系统自动保障，你就能把精力集中在真正重要的事情上：人物弧光的设计、主题深度的挖掘、情感共鸣的营造。

未来的创意生产很可能是这样的图景：作者提出核心构想，AI 快速生成多个变体供挑选，双方在交互中共同演化出最佳版本。Dify 正是这一趋势下的基础设施之一——它不炫技，不做噱头，而是踏实地解决“如何让大模型更好服务于专业创作”这个根本问题。

也许有一天，我们会像使用 Word 或 Final Draft 一样自然地使用 Dify。而在那一天到来之前，先行探索的人 already have a head start.