▋Dify成果分享

今天要實際跟自己建立的地端聊天機器人說話啦，我們能讓機器人有自己的人設，用獨特的風格和我們對話。接下來就看看最後的設定，如何在Dify結合所有的功能做出Chatbot！

建立chatbot

1. 在Studio主頁點選Create from Blank：
   

2. 選擇Chatboot，並且輸入自訂的名稱與說明：
   

3. 選擇預先建立的知識庫：
   

4. 在Instructions輸入提示內容，決定聊天機器人預設的風格。確定好設定之後點擊Publish發布，再點擊Run App啟動：
   

5. 啟動後就可以看到聊天機器人的對話視窗了：
   

Chatbot聊天實例

1. 國慶煙火新聞：
   在這個例子中，機器人從已經餵入的HTML文檔中找到資訊，包含國慶煙火的地點、現場的人數，以及煙火施放的時長，都能回答，即使機器人弄錯了當天的日期，也可以透過對話回饋，請他修正自己說的內容。
   
   

2. 蘭嶼觀光導覽：
   第二個例子中，成功地問到了蘭嶼旅遊導覽PDF文件中提供的交通資訊，不過可惜的是，英文回答的比例偏高，而且雖然航空公司的部分有以括弧註記中文名稱，但聊天機器人自己翻譯的英文名稱有誤，德安航空正確應為Daily Air Corporation。看來還是有不少可以優化的地方。
   

優化方向

1. 使用更具體且詳細的Prompt：透過提示內容，讓聊天機器人的回覆模式更符合需求。（可參Day9：Prompt技巧）
2. 調整模型參數：調整像是Temperature、Seed等模型參數可以固定/改變機器人回覆的方式。（可參Day10：參數設定）
3. 增加知識庫的內容：上傳文檔來豐富聊天機器人可參考的知識，讓回答內容更可靠。（可參Day29：上傳文檔）
4. 選用不同模型：每個模型有各自的優劣勢，選擇一個適合使用情境的模型，也是一個優化的好方法。（可參Day28：Ollama部屬LLM模型）

▋鐵人賽完賽心得

這30天的鐵人賽分成兩個部分，Part1我們透過Azure聊天機器人，了解生成式AI背後運作的原理。而Part2我們基於先前的知識，重新在地端環境中建立了一個沒有使用外部服務的RAG開源聊天機器人。很高興最後和大家一起成功達成了目標，不僅完賽連續撰寫文章，初次部屬的Dify聊天機器人也成功運作。這系列的文章希望陪伴大家從0到1的這個學習階段，系列文完成後並非結束，如果大家還有興趣，都可以再繼續發展，持續進行各自的1到10，祝大家順利，享受過程與成果，有緣再見！

▋參考資料

Dify(官網)
https://dify.ai/
Dify(github)
https://github.com/langgenius/dify/tree/main
國慶煙火結束　30萬民眾散場擠爆雲林高鐵站(奇摩新聞)
https://news.tvbs.com.tw/life/2647402
2024蘭嶼觀光導覽摺頁(台東觀光旅遊網)
https://tour.taitung.gov.tw/zh-tw/media/publication
自己的鐵人賽文章
https://ithelp.ithome.com.tw/users/20169058/ironman/7646