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一、学习目标

作为系列课程 Prompt 工程核心篇，本集聚焦 “企业级 Prompt 设计的底层逻辑、标准化方法、Dify 深度集成与行业适配”，核心目标是掌握Prompt 设计核心思想与原则、通用 / 行业场景 Prompt 模板、Dify 集成配置、效果评估与迭代优化技巧、复杂场景 Prompt 拆解方法：解决前序 LLM 应用中 “Prompt 设计不规范、效果不稳定、场景适配差、迭代无方向” 的痛点，衔接 LLM 信息匹配、Dify 模块开发等技能，实现 “需求拆解→Prompt 结构化设计→Dify 集成→效果验证→持续优化” 的闭环，强化 LLM 应用落地的核心竞争力，对接 Prompt 工程师、LLM 应用优化专员、Dify AI 效果调优专家等岗位需求。

二、核心操作内容

（一）需求拆解与场景适配

1. 企业级 Prompt 核心场景（高频落地型）：

   • 目标场景：
     • 通用场景：文本生成（产品文案、报告撰写）、文本处理（格式转换、内容摘要）、智能问答（通用知识咨询、问题解答）；
     • 行业场景：政务（办事指南生成、政策解读）、医疗（病历结构化、患者沟通话术）、金融（合同审核要点提取、合规话术生成）；
     • 复杂场景：多轮对话（智能客服多轮交互）、逻辑推理（数据计算、业务流程判断）、跨任务协同（“摘要 + 翻译 + 格式优化” 组合任务）；
     • Prompt 优化迭代（基于用户反馈调整 Prompt 结构、适配 LLM 模型特性）；
   • 核心需求：
     • 效果稳定（相同场景下 LLM 输出准确率≥92%，无明显波动）；
     • 结构规范（Prompt 可复用、可迁移，支持同类型场景快速适配）；
     • 场景适配（贴合行业业务逻辑、语言规范，如医疗术语准确、政务表述严谨）；
     • 迭代高效（基于数据反馈快速调整 Prompt，优化周期≤1 天）；
     • 低学习成本（提供标准化模板，新手可快速上手）；
   • 非功能需求：Prompt 适配主流 LLM（Deepseek/LLaMA 3 / 通义千问）、输出格式一致性≥98%、复杂场景 Prompt 执行成功率≥95%、行业场景术语准确率≥96%、响应时间≤1 秒（单轮 Prompt）、支持多轮对话上下文关联（≥5 轮）。

2. 解决方案架构设计（Prompt 工程 + Dify 版）：

   • 核心链路：场景需求拆解→ Prompt 设计（思想落地 + 模板适配）→ Dify 集成（节点配置 + 工作流联动）→ 效果测试→ 数据反馈→ Prompt 迭代优化→ 模板沉淀；
   • 技术选型：核心依赖主流 LLM（Deepseek-Chat/LLaMA 3）、Dify 自定义节点 / 工作流编辑器、Prompt 管理工具（Notion / 飞书文档）、效果评估工具（Excel/Airtable）、A/B 测试工具（自研表格对比），确保 “设计标准化、集成便捷化、优化数据化、模板复用化”。

（二）核心支撑体系搭建

1. Prompt 设计核心思想与原则

   • 底层核心思想：
     • 用户中心思想：以 “LLM 理解 + 业务目标” 为双核心，Prompt 需同时满足 “LLM 能解析” 和 “业务能落地”；
     • 清晰具体思想：拒绝模糊表述，通过 “明确目标 + 细化要求 + 输出格式” 降低 LLM 理解成本；
     • 逻辑闭环思想：Prompt 需包含 “输入信息→ 处理逻辑→ 输出要求”，形成完整链路；
     • 迭代优化思想：Prompt 非一次性设计，需基于输出效果、用户反馈持续调整；
   • 企业级设计原则：
     • 目标明确原则：直接告知 LLM 核心任务（如 “提取合同中的付款条款，而非全文总结”）；
     • 结构化表达原则：用序号、分点、分段等方式梳理逻辑（避免大段无序文本）；
     • 低随机性原则：匹配任务、合规场景设低温度（temperature=0.1-0.3），生成类场景适度提高（0.4-0.6）；
     • 场景适配原则：融入行业术语、业务流程（如医疗场景强调 “符合临床诊疗规范”）；
     • 输出约束原则：明确输出格式（如 “JSON / 表格 / 分点列表”）、长度限制（如 “≤300 字”）、核心要素（如 “产品文案需包含核心卖点 + 适用人群”）。

2. 通用 Prompt 设计方法与模板

   • 标准化结构（三段式核心框架）：

     plaintext

     # 指令（核心任务） 请你作为【角色】，完成【具体任务】，需满足【质量要求/约束条件】。 # 上下文（输入信息） 相关信息：【提供文本、数据、场景背景等】 补充要求：【行业规范、业务规则等】 # 输出格式（结果约束） 请按以下格式输出： 【指定格式，如分点列表/JSON/表格】

   • 不同任务类型模板（企业级实战版）：
     • 文本生成类（产品文案）：

       plaintext

       # 指令 请你作为电商产品文案专员，为以下产品撰写推广文案，要求突出核心卖点、语言通俗有吸引力，适配社交媒体传播（≤200字）。 # 上下文 产品名称：智能保温杯 核心卖点：36小时长效保温、食品级不锈钢、一键测温、便携防漏 适用人群：上班族、户外爱好者、学生 # 输出格式 分两段输出：第一段突出核心功能，第二段强调使用场景。

     • 文本处理类（病历结构化）：

       plaintext

       # 指令 请你作为医疗数据专员，将以下病历文本结构化提取，要求字段完整、术语准确，符合医疗数据规范。 # 上下文 病历文本：患者男性，35岁，因“反复咳嗽2周”就诊，既往无高血压、糖尿病病史，查体：体温36.8℃，肺部呼吸音清，无啰音。 需提取字段：性别、年龄、主诉、既往病史、查体结果 # 输出格式 JSON格式，字段名与上述一致，值为提取结果。

     • 智能问答类（政务咨询）：

       plaintext

       # 指令 请你作为政务服务咨询专员，解答用户问题，要求回答准确、步骤清晰、语言通俗，引用最新政策依据。 # 上下文 用户问题：如何办理灵活就业人员社保参保？ 政策依据：2025年本地灵活就业社保参保政策（需满足本地户籍或居住证，线上通过政务APP办理） # 输出格式 分“办理条件→ 办理流程→ 所需材料”三段式输出，每段分点说明。

     • 逻辑推理类（财务计算）：

       plaintext

       # 指令 请你作为财务助理，根据以下数据计算企业月度净利润，要求步骤清晰、计算准确，列出公式。 # 上下文 月度营收：50万元，成本：25万元，税费：5万元，其他费用：8万元 净利润公式：净利润=营收-成本-税费-其他费用 # 输出格式 计算步骤+最终结果，结果保留2位小数。

3. Dify 与 Prompt 集成配置

   • 集成方式（两种核心方案）：
     • 方案 1：Dify 自定义节点集成（推荐高频复用场景）；操作流程：Dify 后台→ 新建 “自定义 Prompt 节点”→ 按三段式结构填写 Prompt 模板→ 配置输入参数（如 “产品信息”“用户问题”）→ 绑定 LLM 模型（如 Deepseek-Chat）→ 封装为可复用节点；
     • 方案 2：工作流直接嵌入（推荐快速落地场景）；操作流程：Dify 工作流编辑器→ 添加 “LLM 调用节点”→ 直接在节点中填写 Prompt（支持引用工作流上下文变量，如 “{{用户输入}}”）→ 配置模型参数；
   • 核心配置参数：
     • 模型参数：温度（按任务类型设置，生成类 0.4-0.6，推理类 0.1-0.3）、最大 tokens（按输出长度设置，如 512/1024）、响应超时时间（3-5 秒）；
     • Prompt 参数：支持动态变量注入（如 “{{产品名称}}”“{{病历文本}}”），实现 “模板固定 + 数据动态” 的灵活适配；
   • 多轮对话集成：配置 “上下文关联” 参数，让 Prompt 自动携带历史对话信息（如 “结合上文用户咨询的社保参保问题，继续解答后续疑问”），支持多轮逻辑连贯。

（三）核心实战与行业适配

1. 通用场景实战：产品文案生成（Dify 集成）

   • 操作流程：
     1. 需求拆解：电商平台智能保温杯推广文案，需突出保温、便携、测温核心卖点，适配朋友圈传播；
     2. Prompt 设计：采用 “三段式模板”，输入参数设为 “产品名称、核心卖点、适用人群”；
     3. Dify 集成：
        • 新建 “产品文案生成” 自定义节点，填写 Prompt 模板，绑定 Deepseek-Chat 模型（temperature=0.5）；
        • 编排工作流：输入产品信息→ 文案生成节点→ 文案优化节点（调整语气）→ 输出多版本文案（3 个版本供选择）；
     4. 效果调试：测试 5 组产品数据，优化 Prompt 中的 “语气要求”（添加 “年轻化、有网感”），提升文案吸引力。

2. 行业场景实战：医疗病历结构化（合规适配）

   • 操作流程：
     1. 需求拆解：医院病历文本转换为结构化数据，需提取核心字段，符合医疗隐私保护要求（脱敏处理）；
     2. Prompt 设计：

        plaintext

        # 指令 请你作为医疗数据处理专员，将以下病历文本结构化提取，严格遵循医疗隐私保护规范，对患者姓名、身份证号等敏感信息脱敏（用“*”替代），字段提取准确无遗漏。 # 上下文 病历文本：{{病历输入}} 需提取字段：性别、年龄、主诉、现病史、既往史、查体结果、诊断意见 # 输出格式 表格格式，列名为字段名，行名为提取结果。

     3. Dify 集成：添加 “病历脱敏” 前置节点→ 结构化 Prompt 节点→ 数据校验节点（检查字段完整性）；
     4. 合规验证：测试 100 份病历，确保敏感信息脱敏率 100%，字段提取准确率≥95%。

3. 复杂场景实战：多轮政务咨询（上下文关联）

   • 操作流程：
     1. 需求拆解：用户咨询灵活就业社保参保后，继续解答缴费标准、待遇享受等后续问题，需保持对话逻辑连贯；
     2. Prompt 设计：

        plaintext

        # 指令 请你作为政务咨询专员，基于以下历史对话和当前用户问题，继续解答，要求回答连贯、步骤清晰，引用政策依据，不重复历史已解答内容。 # 上下文 历史对话：{{历史记录}} 当前问题：{{用户新输入}} 政策依据：2025年本地灵活就业社保政策 # 输出格式 分点清晰，语言通俗，重点内容加粗。

     3. Dify 集成：配置 “多轮对话上下文” 变量，让 Prompt 自动读取历史消息→ 编排工作流：用户输入→ 上下文关联→ 多轮咨询 Prompt 节点→ 输出回复；
     4. 效果调试：模拟 5 轮对话场景，优化 Prompt 中的 “不重复历史内容” 约束，确保逻辑连贯无冗余。

（四）效果评估与迭代优化

1. 多维度评估方法：

   • 量化指标：输出准确率（核心信息无遗漏）、相关性（贴合用户需求）、格式一致性（符合指定格式）、术语准确率（行业场景）；
   • 定性评估：用户反馈（满意度调研）、行业专家评审（如医疗场景由医生评估）、可读性（语言通俗 / 规范）；
   • 评估工具：Excel 记录测试数据（输入 + Prompt + 输出 + 评分）、A/B 测试对比不同 Prompt 版本效果、Dify 日志分析输出稳定性。

2. 迭代优化技巧：

   • 精准优化：针对输出问题调整 Prompt（如 “输出偏离目标→ 强化指令明确性”“格式混乱→ 细化输出格式要求”）；
   • A/B 测试优化：设计 2-3 个 Prompt 版本（如不同结构、不同约束条件），测试同一组数据，选择效果最优版本；
   • 数据驱动优化：收集高频场景的输入 - 输出数据，分析共性问题，批量优化 Prompt 模板；
   • 模型适配优化：针对不同 LLM 特性调整 Prompt（如 LLaMA 3 需更详细的指令，Deepseek-Chat 适配中文更优，可简化表述）。

（五）问题排查与解决方案

• 问题 1：Prompt 输出偏离目标（如要求提取合同条款，却生成全文总结）
  • 现象：LLM 未理解核心任务，输出与需求无关内容；
  • 定位：检查 Prompt 指令是否模糊，未明确 “核心任务边界”；
  • 解决：强化指令的具体性（如 “仅提取合同中的付款金额、付款时间、付款方式条款，不包含其他内容”），添加 “禁止总结” 约束；
• 问题 2：输出格式不一致（如要求 JSON 格式，却返回分点列表）
  • 现象：LLM 未遵循输出格式要求，影响后续数据处理；
  • 定位：Prompt 中输出格式描述不清晰，未提供示例；
  • 解决：细化格式要求并添加示例（如 “JSON 格式示例：{"付款金额":"10 万元","付款时间":"2025 年 12 月 31 日"}”），强化 “必须按示例格式输出” 约束；
• 问题 3：多轮对话逻辑断裂（如忘记前文用户需求）
  • 现象：后续回复与历史对话无关，上下文关联失效；
  • 定位：Prompt 未明确要求关联历史对话，或未注入上下文变量；
  • 解决：在 Prompt 中添加 “基于历史对话内容继续解答” 指令，确保 Dify 工作流中注入 “历史记录” 变量；
• 问题 4：行业术语错误（如医疗场景使用非规范术语）
  • 现象：输出中行业术语不准确，不符合业务规范；
  • 定位：Prompt 未融入行业规范要求，未提供行业术语参考；
  • 解决：在 Prompt 上下文添加 “需使用 XX 行业规范术语” 约束，必要时提供核心术语列表（如医疗场景列出 “主诉、现病史” 等规范术语）。

（六）复用与扩展方向

1. Prompt 模板库建设：
   • 分类存储：按 “通用场景（生成 / 处理 / 问答）+ 行业场景（政务 / 医疗 / 金融）+ 复杂场景（多轮 / 推理）” 分类整理 Prompt 模板；
   • 动态更新：基于用户反馈和新场景需求，定期迭代模板（如新增 “跨境电商 Prompt 模板”）；
   • 快速检索：搭建模板检索工具（如 Excel 筛选、Notion 数据库），支持按场景 / 任务类型快速查找；
2. 功能扩展指引：
   • 自动化 Prompt 设计：集成 AI 工具（如 GPT-4），根据用户需求自动生成初始 Prompt，再人工优化；
   • 跨模型适配：针对不同 LLM（Deepseek/LLaMA 3 / 通义千问）开发适配版 Prompt 模板，提升兼容性；
   • 企业级 Prompt 管理：搭建 Prompt 管理平台，支持版本控制、权限管理、效果统计（如某模板的使用率、准确率）；
   • 复杂任务拆解：将超复杂任务（如 “市场调研报告生成”）拆解为多个子任务，设计系列化 Prompt，通过 Dify 工作流串联执行。

三、关键知识点

1. Prompt 设计核心逻辑：“场景决定结构，细节影响效果”，先明确业务场景与目标，再用结构化模板落地，通过细化约束（格式、术语、边界）提升效果稳定性；
2. 企业级复用核心：“模板化 + 动态变量”，固定 Prompt 结构，通过变量注入适配不同数据，实现 “一次设计，多次复用”；
3. Dify 集成核心：“节点封装 + 上下文联动”，将 Prompt 模板封装为 Dify 可复用节点，结合工作流变量实现动态适配与多轮联动；
4. 优化核心思想：“数据驱动 + 持续迭代”，基于测试数据、用户反馈发现问题，通过 A/B 测试、细节调整持续提升 Prompt 效果。

四、学习成果

1. 设计能力：掌握企业级 Prompt 设计思想与标准化方法，能独立设计通用 / 行业 / 复杂场景 Prompt，输出准确率≥92%；
2. 集成能力：熟练实现 Prompt 与 Dify 的深度集成（自定义节点 / 工作流嵌入），支持动态变量与多轮对话关联；
3. 优化能力：掌握多维度评估与迭代优化技巧，能通过 A/B 测试、数据驱动提升 Prompt 效果，优化后准确率提升 15%+；
4. 复用能力：能搭建 Prompt 模板库，支持同类型场景快速复用，降低开发成本；
5. 岗位适配能力：具备 Prompt 工程师、LLM 应用优化专员的核心技能，可直接对接企业级 LLM 应用优化需求。