【Day 05】認識 AI 大腦：什麼是 Dify 與 Prompt 基礎概念

文章標籤 (Tags)：dify, ai-agent, prompt-engineering, llm, 2026ironman

昨天我們成功打通了 n8n 的第一個自動化端點（Webhook），讓系統具備了「接收通知」與「回傳資料」的能力。今天我們要正式引入智慧核心——Dify，並掌握如何透過精準的提示詞（Prompt）引導大語言模型（LLM）產出穩定、結構化的內容。

為什麼自動化流程需要 Dify？

在純程式碼串接 OpenAI 或 Gemini API 時，常需要手動處理 Token 計算、歷史對話上下文（Memory）、輸出格式驗證以及知識庫（RAG）檢索。

Dify 是一個開源的 LLM 應用開發平台，它將這些繁雜工程視覺化：

• 視覺化 Prompt 編排：即時調整 System Prompt、變數（Variables）與溫度參數（Temperature）。
• 結構化輸出保障：讓模型不再天馬行空聊天，而是乖乖回傳後續程式能直接解析的 JSON 格式。
• 模型熱插拔：支援隨時切換 OpenAI、Gemini、Claude、DeepSeek 等各家模型，不需改動核心邏輯。

核心實作步驟說明

1. 註冊／登入 Dify 平台：
   造訪 Dify 官方雲端版（cloud.dify.ai）或使用自架版本，使用 GitHub 或 Google 帳號完成註冊登入。
2. 配置模型金鑰 (API Key)：
   
   點擊右上角頭像進入「設定 (Settings)」→「模型供應商 (Model Provider)」，填入你擁有的 API Key（例如 Google AI Studio 的 Gemini 免費金鑰或 OpenAI API Key）。
3. 建立第一個 Chatbot 應用：
   
   在「工作室 (Studio)」點擊「建立空白應用」，應用類型選擇 聊天助手 (Chatbot)，命名為 個人日常秘書。
4. 撰寫結構化提示詞與測試：
   
   在「人設與邏輯 (Instructions)」欄位填入基礎的角色提示詞：

你是一位專業的個人助理。
你的任務是將使用者提供的雜亂事項，整理為條列式的待辦清單與優先級。
輸出格式請遵守：
1. [優先級：高/中/低] 事項名稱 - 建議執行時間

在右側「調試與預覽」輸入一段測試文字（例如：「明天下午兩點要交報告，早上十點要開會」），確認 AI 是否能按規範整理輸出。

今天我們成功建立了 Dify 帳號並驗證了第一套 Prompt 邏輯。明天「Day 06」我們將進階學習如何讓 Dify 輸出純 JSON 格式的資訊萃取器，為接下來與 n8n 的合體做準備！