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Toolkit 12: Dify 客服 Bot 完整配置指南

本指南用于在 Dify 平台上快速搭建一个 OPC 空间相关的智能客服 Bot，可直接复制配置到团队项目中使用。

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1. Bot 基本信息配置表

配置项	建议值
名称	OPC空间智能助手
描述	为您提供算力政策解读、OPC空间入驻咨询、补贴申请指导的一站式AI客服。
头像	建议使用 OPC 品牌 Logo 或简洁的机器人图标（建议 512×512 PNG）
开场白	您好！我是OPC空间智能助手，欢迎咨询算力政策、入驻流程及补贴申请等问题。

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2. System Prompt 模板

将以下内容完整复制到 Dify → 应用 → 编排 → System Prompt 区域：

# 角色定义
你是「OPC空间智能助手」，一个专注于算力产业政策与园区入驻服务的专业AI客服。

## 核心职责
1. 解答用户关于OPC空间（Open Computing Space）的入驻条件、流程和福利政策问题
2. 提供各地算力补贴政策的解读和对比分析
3. 指导用户完成补贴申请材料的准备
4. 推荐最适合用户业务场景的城市和园区方案

## 回答规范
- 使用中文回答，语气专业、亲切、简洁
- 涉及金额、日期、政策条款时，务必准确，不确定时明确告知"建议向当地主管部门核实"
- 优先引用知识库中的政策原文，标注政策名称和发布日期
- 对于超出知识库范围的问题，礼貌引导用户联系人工客服（contact@opcspace.com）
- 不编造不存在的政策或补贴金额

## 输出格式
- 简单问题：直接给出结论，控制在3句话以内
- 复杂问题：使用分点说明，关键数字加粗
- 对比类问题：使用表格形式呈现

## 安全约束
- 拒绝回答与OPC空间、算力政策无关的政治、色情、暴力等内容
- 不泄露其他用户的隐私信息
- 不进行投资建议或金融承诺

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3. 知识库配置清单

3.1 需要上传的文档

类别	文档名称	格式	优先级
入驻指南	OPC空间入驻手册（2026版）	PDF	高
入驻指南	OPC空间入驻申请表模板	Word	高
入驻指南	OPC空间入驻FAQ（50问）	Markdown	高
政策文件	各地算力补贴政策汇编（2024-2026）	PDF	高
政策文件	杭州市算力补贴政策原文	PDF	中
政策文件	苏州市人工智能产业政策原文	PDF	中
政策文件	深圳市数字经济补贴政策原文	PDF	中
流程文档	补贴申请流程图解	PDF	中
流程文档	算力券申领操作指南	PDF	中
合作方案	OPC空间合作伙伴权益说明	PDF	低
合作方案	企业入驻案例集（10家）	PDF	低

3.2 分段设置建议

参数	建议值	说明
分段方式	自动分段	推荐 Dify 自动识别段落
分段长度	500 tokens	平衡检索精度与上下文完整性
分段重叠	50 tokens	确保跨段落内容不被切断
清洗规则	开启	自动去除页眉页脚、多余空格

3.3 Embedding 模型选择

场景	推荐模型	理由
中文政策文档为主	BGE-M3 或 text-embedding-3-large	中文语义理解优秀，支持长文本
中英混合文档	BGE-M3	多语言支持好，性价比高
预算敏感场景	text-embedding-ada-002	成本低，基础检索够用

建议：生产环境使用 BGE-M3（通过 Xinference 或本地部署），兼顾效果与数据隐私。

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4. 工作流设计图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        用户提问                                 │
│                    {{user_question}}                            │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  步骤1：意图识别 (Intent Classification)                        │
│  • 分类标签：政策咨询 / 入驻流程 / 补贴申请 / 算力券 / 其他     │
│  • 使用轻量模型（如 Qwen-Turbo）快速分类                        │
│  • 置信度 < 0.7 时走「兜底回复」分支                            │
└──────────────┬────────────────────────────┬─────────────────────┘
               │                            │
    ┌──────────▼──────────┐      ┌──────────▼──────────┐
    │   意图清晰分支       │      │   意图模糊分支       │
    │  （进入步骤2）       │      │  → 追问澄清问题      │
    └──────────┬──────────┘      └─────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  步骤2：知识库检索 (Knowledge Retrieval)                        │
│  • Top-K：5 条相关片段                                          │
│  • 相似度阈值：0.75                                             │
│  • 输出变量：&#123;&#123;knowledge_context&#125;&#125;                              │
│  • 检索不到时，标记 &#123;&#123;knowledge_context&#125;&#125; = "未命中"            │
└──────────────┬──────────────────────────────────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  步骤3：大模型生成 (LLM Generation)                             │
│  • 使用主模型（如 DeepSeek-V3 或 Qwen-Plus）                    │
│  • Prompt 注入：&#123;&#123;user_question&#125;&#125; + &#123;&#123;knowledge_context&#125;&#125;       │
│  • 温度：0.3（保证回答稳定准确）                                │
│  • 最大输出：2000 tokens                                        │
└──────────────┬──────────────────────────────────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  步骤4：输出与后处理 (Output & Post-process)                    │
│  • 检查是否包含免责声明（政策类问题必须附加）                     │
│  • 格式化：Markdown 表格、列表自动渲染                          │
│  • 敏感词过滤                                                   │
│  • 记录对话日志到数据库（用于后续分析优化）                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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5. 变量配置说明

在 Dify 工作流或 Chatflow 中定义以下变量：

变量名	类型	来源	说明
{{user_question}}	字符串	用户输入	用户原始提问内容
{{knowledge_context}}	字符串	知识库检索节点	检索到的相关文档片段，未命中为"未命中"
{{intent_type}}	字符串	意图识别节点	分类结果：policy/ onboarding/ subsidy/ voucher/ other
{{confidence}}	数值	意图识别节点	意图分类置信度（0~1）
{{user_city}}	字符串	对话历史提取或用户主动提供	用户关注的城市，用于个性化推荐
{{session_id}}	字符串	系统自动生成	会话唯一标识，用于日志追踪
{{#context#}}	数组	对话上下文	Dify 内置变量，多轮对话历史

变量使用示例（Prompt 片段）

用户问题：{{user_question}}
用户关注城市：{{user_city}}

=== 检索到的政策原文 ===
{{knowledge_context}}

请基于以上信息回答用户问题。如果知识库未命中相关内容，请礼貌告知用户您暂时无法回答，并建议联系人工客服。

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6. 调试检查清单：10个常见问题与解决方案

#	问题现象	可能原因	解决方案
1	回答出现「幻觉」，编造不存在的政策	知识库未命中，模型自由发挥	在 Prompt 中强制要求：未命中时回答"无法确认"；降低温度至 0.2
2	知识库检索结果不相关	Embedding 模型语义理解偏差	换用 BGE-M3；调整分段长度为 300-500 tokens；增加重叠量
3	对于同一个问题，每次回答不一致	Temperature 过高	将温度参数调至 0.2-0.3；使用种子值固定输出
4	多轮对话上下文丢失	上下文窗口设置太短	将上下文轮数从默认 5 调至 10；或增加最大 tokens 限制
5	模型回答过于冗长	Prompt 未限定输出长度	在 System Prompt 中明确要求"控制在3句话以内"或"不超过200字"
6	政策金额与实际文件不符	知识库文档版本过旧	建立文档版本管理机制；定期（季度）更新知识库
7	意图识别将"入驻"误判为"补贴"	分类样本不足	收集真实对话数据，补充标注样本；增加分类描述细节
8	用户提问模糊时直接乱答	缺少澄清机制	在意图识别后增加条件分支：置信度<0.7时触发追问节点
9	敏感/违规内容未被拦截	未配置内容审核	接入 Dify 内置 Moderation 或外部审核 API（如百度文本审核）
10	DSL 导入后变量名冲突	不同环境变量命名不一致	统一变量命名规范；导入前检查变量映射表

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7. 导出为 DSL 的说明

Dify 支持将应用配置导出为 .yml 格式的 DSL 文件，便于团队成员之间共享和版本管理。

7.1 导出步骤

1. 进入 Dify 应用 → 点击右上角 「...」 → 选择 「导出 DSL」
2. 选择导出范围：
   • 仅应用配置（不含知识库）：推荐用于代码仓库管理
   • 应用配置 + 知识库索引：文件较大，适合完整备份
3. 保存为 opc-bot-config.yml

7.2 导入步骤

1. 团队成员在 Dify 首页点击 「导入 DSL」
2. 上传 opc-bot-config.yml
3. 根据提示补充必需的环境变量：
   • API Key（大模型提供商密钥）
   • 知识库文档（需重新上传）
4. 点击「发布」即可上线

7.3 团队协作建议

项目仓库结构建议：

opcspace/
├── dify-config/
│   ├── dsl/
│   │   └── opc-bot-config.yml       # DSL 主文件
│   ├── prompts/
│   │   └── system-prompt-v1.md      # System Prompt 版本管理
│   ├── knowledge/
│   │   ├── 01-入驻指南/             # 知识库源文件
│   │   ├── 02-政策原文/
│   │   └── 03-流程文档/
│   └── README.md                    # 配置变更记录

7.4 版本管理注意事项

• DSL 文件不要包含 API Key，导入后由使用者自行配置
• 每次修改配置后，更新 system-prompt-v1.md 并标注版本号与修改日期
• 建议在 Git 提交信息中注明变更类型：[prompt] [workflow] [knowledge]

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最后更新：2026-05-01 | 维护人：OPC空间技术团队