Dify平台演讲稿撰写辅助功能实战检验
在企业内容创作日益依赖AI的今天，一个常见的痛点浮现出来：如何让非技术人员也能高效生成专业级文案？比如，市场部员工需要为季度发布会准备一份面向投资者的演讲稿。传统做法是反复修改模板、查阅公司资料、请教高管意图——整个过程耗时数小时甚至数天。而如果直接使用ChatGPT这类通用模型，又容易产出空洞、泛化、缺乏企业个性的内容。
这正是Dify这类AI应用开发平台试图解决的问题。它不只提供“另一个聊天界面”，而是将大语言模型（LLM）的能力封装成可编排、可管理、可集成的生产级工具链。我们以“演讲稿撰写辅助系统”为切入点，来真实检验它的落地能力。
想象这样一个场景：一位产品经理登录内部系统，填写几个字段——主题是“AI战略升级”，听众是“机构投资人”，场合是“年度融资路演”。点击提交后不到一分钟，一篇结构完整、数据准确、语气得体的演讲稿初稿就出现在屏幕上。更关键的是，这份稿件中自动嵌入了最新的财务指标、产品路线图和竞争对手分析，全部来自企业私有知识库与业务系统。
这个看似简单的流程背后，其实融合了现代AIGC应用的三大核心技术支柱：可视化流程编排、检索增强生成（RAG）、AI Agent任务调度。而Dify恰好把这些能力整合在一个统一平台上。
先看最直观的部分——提示词工程的工业化管理。以往，Prompt往往散落在文档、笔记或个人记忆中，调整一次就得重新跑测试。而在Dify里，每个Prompt都是版本受控的一等公民。你可以像写代码一样定义变量：
{ "prompt_template": "你是一位资深公关顾问，请根据以下信息撰写演讲稿：\n\n主题：{{topic}}\n受众：{{audience}}\n场合：{{occasion}}\n核心卖点：{{key_points}}\n风格要求：{{tone}}", "variables": ["topic", "audience", "occasion", "key_points", "tone"], "model_config": { "provider": "openai", "model_name": "gpt-4-turbo", "temperature": 0.7, "max_tokens": 1024 } }这里的妙处在于，temperature=0.7在创造性与稳定性之间取得平衡，避免输出过于死板或天马行空；变量用{{}}标注，前端表单填什么，后台就动态注入什么。更重要的是，每次修改都会留下历史记录，团队可以对比不同版本的效果差异，真正实现“提示词即产品”的迭代理念。
但这还只是起点。单纯靠Prompt，模型容易“编造”细节。比如提到“去年营收增长65%”，如果没有依据，模型可能凭空生成。为此，Dify内置了RAG模块，让大模型“言之有据”。
具体怎么运作？用户上传的PDF年报、Word版产品白皮书、TXT格式的高管讲话稿，会被系统自动切片（chunking），每段约300~600字符，并通过embedding模型转为向量存入Weaviate等数据库。当新请求到来时，系统首先将输入问题向量化，然后在库中搜索语义最接近的Top-3片段，再把这些真实存在的文本作为上下文喂给LLM。
配置上也非常直观：
retrieval: type: "vector_store" vector_store: class: "Weaviate" config: collection_name: "speech_samples_zh" distance_metric: "cosine" top_k: 3 retrieval_prompt: | 请参考以下范文片段生成新内容： {% for doc in retrieved_docs %} 【范文 {{ loop.index }}】: {{ doc.content }} {% endfor %}这里有个工程经验值得分享：中文环境下，建议优先选用BGE系列等专为中文优化的embedding模型，否则可能出现“检索不准”的问题。另外，chunk size也不能一刀切。太小会切断句子逻辑，太大则降低相关性匹配精度。实践中发现，按自然段落切分+最大长度限制的方式效果最好。
但真正的突破点在于第三层能力——AI Agent的任务编排。很多现实任务不是“问一句答一句”能解决的。写演讲稿往往需要多步操作：先查公司背景，再找同类案例，接着提炼亮点，最后组织语言。Dify支持通过图形化界面搭建这种多阶段工作流。
例如，我们可以注册一个函数：
{ "name": "get_company_profile", "description": "获取公司的基本信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "company_id": { "type": "string" } }, "required": ["company_id"] } }一旦注册成功，Dify就能在适当时候自动调用这个API，把返回结果注入上下文。配合这样的Prompt设计：
“请结合以下信息撰写演讲稿：
- 公司背景：{{#tool.get_company_profile}}
- 活动主题：{{topic}}
- 目标听众：{{audience}}”
系统就能生成高度定制化的输出。整个过程无需人工干预，就像有一个虚拟助理在帮你收集资料、整理思路、执笔成文。
从架构上看，这套系统的分层非常清晰：
+------------------+ +---------------------+ | 用户前端 |<----->| Dify 应用入口 | | (Web / 小程序) | HTTP | (Prompt + Workflow) | +------------------+ +----------+------------+ | v +-------------------------------+ | Dify 核心服务 | | - Prompt 编排引擎 | | - RAG 检索模块 | | - Agent 决策调度 | | - 日志与监控系统 | +-------------------------------+ | v +---------------+ +------------------+ +-------------+ | 向量数据库 | | 大语言模型 API | | 外部服务 API | | (Weaviate) | | (GPT-4, Qwen) | | (CRM, DB) | +---------------+ +------------------+ +-------------+前端负责收集体感友好的输入参数；Dify承担流程控制中枢的角色；底层由向量库提供知识支撑，LLM负责内容生成，外部API补充实时业务数据。各层职责分明，解耦良好。
实际运行流程如下：
1. 用户提交表单；
2. 系统并行执行两项操作：一是RAG检索相似历史稿件，二是调用get_company_profile获取权威信息；
3. 所有上下文整合进最终Prompt；
4. 调用GPT-4-Turbo生成初稿；
5. 输出返回前端，支持一键编辑、风格切换、篇幅压缩等后续操作；
6. 全过程日志留存，用于效果追踪与持续优化。
这套机制解决了几个长期困扰企业的难题。首先是内容同质化。过去大家共用一套PPT模板，导致对外发声千篇一律。现在每篇稿件都基于最新数据和个性化需求生成，真正做到了“千人千面”。其次是专业知识断层。一线员工不了解战略全貌的问题被打破，系统自动注入高管视角的关键信息，确保口径一致。再者是效率瓶颈。原本需要半天打磨的稿件，现在几十秒就能出草稿，释放了大量人力成本。
还有一个容易被忽视但极其重要的价值：知识反哺闭环。所有生成的优质稿件都可以反向归档到知识库中，成为下一次检索的素材。这意味着系统越用越聪明，形成正向循环。
当然，在落地过程中也有一些关键考量点需要注意。安全性方面，涉及财务预测、未公开战略等内容必须做脱敏处理后再传入模型，防止敏感信息泄露。成本控制上，高频使用的接口应加入缓存机制，避免重复调用产生不必要开销。用户体验层面，则要提供“一键润色”“更换语气”“缩短至300字”等快捷按钮，降低使用门槛。
可观测性同样不可少。Dify自带的日志系统能记录每次生成所用的Prompt版本、检索到了哪些文档、调用耗时多少、是否触发重试等细节。这些数据对后期优化至关重要。例如，如果发现某类请求总是召回错误文档，就可以针对性调整chunk策略或换用更适合的embedding模型。
回到最初的问题：Dify到底有没有能力支撑真实业务场景？从这次实践来看，答案是肯定的。它不只是简化了开发流程，更重要的是改变了我们构建AI应用的方式——从“写代码驱动模型”转向“配流程引导智能”。
对于大多数企业而言，组建一支精通LLM工程、RAG优化、Agent设计的团队成本太高。而Dify提供了一条折中路径：通过低代码界面，让产品经理、运营人员甚至普通业务员都能参与AI应用的构建与迭代。这种“全民AI开发”的模式，或许才是AIGC时代最具潜力的生产力变革。
技术永远在演进，但核心目标不变：让机器更好地服务于人。Dify的价值，正在于它把复杂的AI能力转化成了普通人也能驾驭的工具。当你看到一位实习生用几分钟生成出媲美总监水平的演讲稿时，你会意识到——这不是替代人类，而是放大人类的创造力。
