昨天(Day 15)我們正式脫離了隨性聊天的框框,認識了 Dify Workflow 的固定管線邏輯(輸入 ➔ 處理 ➔ 輸出),並成功跑通了第一個基礎工作流。
然而在昨天的初次實測中,如果只給 AI 一句簡單的「請幫我整理這段文字」,往往會遇到以下痛點:
為了在期中考衝刺時達到「讀書效率最大化」,今天 Day 16 我們要打造第一套專門工具——一鍵生成「章節核心精華摘要」!透過嚴謹的提示詞架構設計,讓講義文字丟進去後,AI 就像一位嚴格的教授,精準剔除廢話,只留下「一句話核心觀念」與「3 大核心機制」!
要讓 LLM 每次都能輸出標準且不偏題的摘要,我們不能再隨意打字,而是要導入模組化的 Prompt 結構:
進入昨日建立的工作流畫布
登入 Dify Cloud,點選左側導覽列的「工作室(Studio)」。
點進先前建立的「課堂重點速記工作流」。
看到中間的畫布流程:【開始】➔【LLM】➔【輸出】。
雕琢 LLM 節點的 System Prompt
點擊中間的 【LLM】節點,在右側面板的 SYSTEM(提示詞) 欄位中,貼上以下專門提煉摘要的提示詞:
你是一位專業的醫學資訊系「考前重點提煉專家」。
你的任務是閱讀使用者提供的教材內容,嚴格依據原文提取最精華的核心考點,並依照指定格式輸出。【輸出規範】
- 絕對不要有任何開頭問候語或客套話(嚴禁輸出「你好」、「以下是摘要」等)。
- 直接按照下方結構輸出成果:
【一句話核心主旨】
(用 50 字以內,精確概括這段內容的核心目的與解決的痛點)【3 大核心機制與重點】
- [核心名詞/概念 1]:一句話說明其定義、運作機制或規格。
- [核心名詞/概念 2]:一句話說明其定義、運作機制或規格。
- [核心名詞/概念 3]:一句話說明其定義、運作機制或規格。
【嚴格遵守原則】
- 僅能根據使用者提供的教材文字進行歸納,不得自行捏造未提及的規格。
- 專有名詞(如 FHIR、RESTful、API、JSON)保持標準大小寫與拼寫。

確認 USER 輸入與變數引用
請根據以下教材文字進行核心精華提煉:
{{#start.input_text#}}
發布並一鍵「運行(Run)」實測
點擊畫布右上角的「發布」,接著點選「測試運行」 按鈕。
在彈出的輸入視窗中,貼上一段具有醫資代表性的講義內容
點擊「開始運行」
幾秒之內,右側視窗順利吐出工整、完全去除贅詞的課堂精華:
【一句話核心主旨】
FHIR 可作為健康照護領域的現成儲存資料庫與實作框架,兼具高度整合性與自定義擴充彈性。【3 大核心機制與重點】
- [免除底層規劃]:開發人員可省去傳統耗時的資料庫規劃與欄位制定作業,大幅加速系統建置。
- [整合實作框架]:直接將標準作為 Repository 使用,標準化資料結構以促進醫療數據互通。
- [Extension 彈性擴充]:提供 Extension 欄位機制,允許使用者依個別臨床需求自由定義專屬欄位與格式。
成果點評:
