Dify大模型节点中「系统提示词」和「用户提示词」的区别
在Dify的大模型节点中，系统提示词和用户提示词扮演不同角色，共同构成完整的对话上下文：
1. 系统提示词（System Prompt）
定义：给AI模型的顶层指令，设定AI的角色、行为准则和任务框架。
特点：
- 优先级最高：影响整个对话的基础行为
- 不可见性：用户通常看不到这部分指令
- 持续性：在整个对话会话中持续生效
适用场景：
- 设定AI角色（如"你是一位专业的财务分析师"）
- 定义输出格式（如"必须用JSON格式返回"）
- 设置行为边界（如"只回答与税务相关的问题"）
- 提供背景知识（如"以下是公司内部数据..."）
示例：
你是一位精通中国税务法规的专家。请基于用户提供的发票信息，准确计算可抵扣税额。回答必须简洁、专业，只包含计算结果和简要依据。2. 用户提示词（User Prompt）
定义：用户当前轮次输入的具体问题或指令，通常包含变量和上下文。
特点：
- 动态变化：每轮对话可以不同
- 具体指向：针对当前任务的具体要求
- 可包含变量 ：如
{``{context}}、{``{query}}
适用场景：
- 用户具体问题（如"这张发票能抵扣多少税？"）
- 需要处理的具体数据（如发票内容）
- 当前轮次的特殊要求
示例：
请分析以下发票信息：
{{invoice_data}}
问题：{{user_question}}3. 核心区别对比
| 维度 | 系统提示词 | 用户提示词 |
|---|---|---|
| 作用范围 | 整个对话会话 | 当前单次对话 |
| 变更频率 | 低频，基本固定 | 高频，每轮变化 |
| 可见性 | 用户不可见 | 用户可见/可输入 |
| 优先级 | 基础框架，约束用户提示 | 具体指令，受系统提示约束 |
| 典型内容 | 角色、规则、格式、边界 | 问题、数据、当前需求 |
4. 在Dify工作流中的组合使用
标准组合示例：
系统提示词：
你是一位数据提取专家。从用户提供的文本中提取金额信息，并转换为万元单位。只返回JSON格式结果，不要额外解释。
用户提示词：
请处理以下文本：
"公司A报销差旅费888,888元，公司B报销50,000元"变量结合示例：
系统提示词：
你是一位精通{{domain}}的专家。请基于用户问题提供专业解答。
用户提示词：
{{user_query}}5. 最佳实践建议
-
系统提示词：
- 写清楚角色定位
- 明确输出格式要求
- 设定回答风格（简洁/详细/专业等）
- 包含必要的背景知识
-
用户提示词：
- 使用变量传递动态数据
- 只放当前轮次需要处理的内容
- 保持简洁，避免与系统提示重复
-
调试技巧：
- 如果AI行为异常，先检查系统提示词
- 如果单轮回答错误，重点看用户提示词
- 可以在用户提示词中覆盖系统提示的某些指令（如果需要）