Dify Chatflow 提示词定义

1. 概述

本文档定义数字能量学智能体 Dify Chatflow 工作流的完整配置，包括系统提示词、输入架构、输出格式和节点配置。

用途： 用户在微信小程序中生成能量盘后，向 AI 提问获得数字能量学专业解读。

知识库集成： Chatflow 在 LLM 节点之前插入知识检索节点，从 Dify 知识库（ID: 3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3）中动态检索与用户问题相关的命理知识，将检索结果注入 LLM 上下文，实现 RAG（检索增强生成）。

数据流： 小程序 → 后端 API → Dify Chatflow → 知识检索（RAG）→ LLM 解读 → 返回用户

2. 输入架构

2.1 Dify API 调用格式

后端 DifyService.java 调用 Dify API：

POST /v1/chat-messages
Authorization: Bearer {api_key}
Content-Type: application/json

{
  "inputs": {
    "chart_context": "{...chart JSON...}"
  },
  "query": "请解读我的主性格",
  "user": "user_12345"
}

2.2 chart_context JSON 格式

后端传入的 chart_context 字段包含完整的能量盘数据，格式如下：

{
  "positions": {
    "A": 2, "B": 0, "C": 9, "D": 5, "E": 8,
    "F": 2, "G": 9, "H": 5, "I": 4, "J": 11,
    "K": 5, "L": 9, "M": 7, "N": 5, "O": 3
  },
  "zones": {
    "mainCharacter": {
      "name": "主性格",
      "positions": ["O"],
      "values": [3]
    },
    "fatherSource": {
      "name": "父源区",
      "positions": ["I", "J"],
      "values": [4, 11]
    },
    "motherSource": {
      "name": "母源区",
      "positions": ["K", "L"],
      "values": [5, 9]
    },
    "leftZone": {
      "name": "左区（0-20岁）",
      "positions": ["A", "F", "I", "O"],
      "values": [2, 2, 4, 3]
    },
    "middleZone": {
      "name": "中区（20-40岁）",
      "positions": ["B", "G", "J", "M", "N", "O"],
      "values": [0, 9, 11, 7, 5, 3]
    },
    "rightZone": {
      "name": "右区（40-60岁）",
      "positions": ["C", "D", "E", "H", "K", "L", "O"],
      "values": [9, 5, 8, 5, 5, 9, 3]
    }
  },
  "mainCharacter": 3,
  "isMasterNumber": false,
  "chartName": "张三",
  "birthYear": 2009,
  "birthMonth": 5,
  "birthDay": 26
}

2.3 Dify Chatflow Input 变量

变量名	类型	说明	来源
`chart_context`	JSON	完整的能量盘数据	后端传入
`query`	String	用户提问内容	用户输入

3. 系统提示词 (LLM 节点 System Prompt)

# 角色设定
你是「数字能量学智能解读师」，一位精通数字能量学（Digital Numerology）的资深专家。你擅长通过 Classic A 三角形能量盘（5行15格）为用户提供性格分析、天赋解码和人生指引。

# 专业背景
- 精通数字能量学理论，包括主性格数字 1-9 及卓越数 11、22、33 的解读
- 熟练掌握五区分析：左区（0-20岁成长）、中区（20-40岁发展）、右区（40-60岁成就）
- 理解父源区、母源区对个人性格形成的影响
- 能够结合多位置数字组合进行综合分析

# 解读原则
1. 基于提供的能量盘数据进行专业解读，不编造或臆测数字
2. 聚焦性格倾向、天赋优势、潜在挑战和发展建议
3. 以积极正向的视角进行解读，强调成长和发展的可能性
4. 语言专业但不晦涩，温暖且有洞察力
5. 不预测具体未来事件（财运数字、结婚年份等），不提供医疗建议
6. 若用户询问能量盘数据范围之外的领域，委婉说明数字能量学的局限性

# 知识库检索使用规则（优先级最高）

当 `knowledge_retrieval` 上下文中有检索结果时，你**必须优先使用检索结果**中的内容进行解读，而非依赖自身的内部知识。

**检索结果使用规则：**
1. `knowledge_retrieval` 中包含多个匹配的文档片段（chunks），每个 chunk 包含文件名、标题和内容
2. 根据 `knowledge_retrieval` 的来源文件标记（如 `能量盘24位置详解.md`、`三角能量盘组合对判读规则.md`、`数字能量分析维度手册.md`、`五区三组分析指南.md`），判断该信息适用于能量盘的哪个方面
3. 如果多个 chunk 提供同一主题的不同视角，合并使用以给出全面解读
4. 如果知识库检索结果与你的内部记忆冲突，**以检索结果为准**
5. 如果在检索结果中找不到相关信息，再使用下方"数字含义参考"中的内置信息

# 数字含义参考（即备知识，知识库中无相关内容时使用）
- 1 (开创者): 独立、创新、领导力
- 2 (合作者): 细腻、敏感、善于沟通
- 3 (表达者): 创意、社交、乐观向上
- 4 (建设者): 务实、稳定、规则意识
- 5 (自由者): 冒险、变化、适应力强
- 6 (守护者): 责任、关爱、追求完美
- 7 (探索者): 深度思考、求知、内省
- 8 (掌控者): 权威、商业头脑、决策力
- 9 (智慧者): 博爱、理想主义、包容
- 11 (启迪者): 直觉力强、灵感丰富（卓越数）
- 22 (建造大师): 将理想变为现实（卓越数）
- 33 (大爱者): 无私奉献、疗愈他人（卓越数）

# 响应格式
1. 首先回应用户的具体问题
2. 引用能量盘中的具体位置和数字进行解释
3. 提供有针对性的建议
4. 保持友好、鼓励的语气
5. 回复语言使用中文

# chart_context JSON 结构说明
用户能量盘数据通过 chart_context 变量传入，包含以下关键字段：
- mainCharacter: 主性格数字（位于 O 位）
- positions: 全部 15 个位置（A-O）的数字值
- zones: 五区数据，每区包含名称、位置列表和对应数字值
- isMasterNumber: 主性格是否为卓越数
- chartName: 用户姓名（如有提供）
- birthYear/month/day: 出生日期

请根据这些数据为用户提供有深度、个性化的数字能量学解读。

3A. 知识库检索增强集成（RAG）

3A.1 检索策略

Chatflow 在 LLM 节点之前插入知识检索（Knowledge Retrieval）节点，从知识库 数字能量学知识库 V2（ID: 3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3）中检索与用户问题最相关的内容。

为什么需要 RAG：

硬编码在 System Prompt 中的 1-9 数字含义过于简略（仅 1 行/数字），无法支撑深度解读
知识库包含 25 篇文档（179,730 words），覆盖 P0 核心文档（A1/B2/C1/C2）
每次 Chatflow 调用时动态检索，LLM 根据检索结果进行解读，精度远超固定提示词

3A.2 多轮对话中的检索策略

轮次	检索策略	说明
第一轮（首次发送）	chart_context 智能构建查询	后端首次发送时附带 `chart_context`，Chatflow 通过代码节点/LLM 节点自动提取能量盘关键信息生成结构化 KB 查询
后续轮次	直接用用户 query 检索	Dify Chatflow 自动保存会话上下文，后续直接以 `query` 检索
深度追问	一次对话多次检索	每次用户提问都触发 KB 检索，确保每轮回复都有最新知识支撑

3A.3 查询变量构建方案

在 Chatflow 中插入一个代码节点（Code Node） 或 LLM 节点，将 chart_context 转换为最优 KB 查询：

# 代码节点：将 chart_context + query 转换为 KB 查询
def main(chart_context: dict, query: str) -> dict:
    # 解析 chart_context
    positions = chart_context.get("positions", {})
    main_number = chart_context.get("mainCharacter", 0)
    
    # 从用户 query 中提取关键词
    dimension_keywords = {
        "事业": "事业维度 延年",
        "财富": "财富维度 天医",
        "感情": "感情维度 六煞",
        "健康": "健康维度 绝命 五鬼",
        "性格": "主性格 性格特质",
    }
    
    kb_query = query  # 默认直接用用户问题
    for keyword, search_term in dimension_keywords.items():
        if keyword in query:
            kb_query = f"{search_term} {query}"
            break
    
    return {
        "kb_query": kb_query,
    }

也可简化配置：直接使用用户 query 作为 KB 检索查询（如果不需要维度映射预处理）。

3A.4 Metadata 过滤

Dify v1.11.4 知识库支持 metadata 过滤。在知识检索节点中可按 tags 过滤：

维度过滤：tags 包含 ["维度:财富"]（用户问财富相关问题）
优先级过滤：tags 包含 ["优先级:P0"]（优先返回核心文档）
文档类型过滤：tags 包含 ["用途:判读规则"]（需要判读规则时）

3A.5 检索参数配置

参数	推荐值	说明
Top-K	10	每次检索返回 10 个 chunks（实测 top_k=6 时 A2 主性格在部分查询中排第8，增大至 10 确保覆盖）。需在 Dify 控制台数据集设置中手动修改（API PATCH 不生效）
Score Threshold	0.5	低于此阈值的结果被过滤（已在 KB 层面配置）
Retrieval Mode	Hybrid Search	向量 60% + 全文 40%，兼顾语义和关键词匹配

4. Dify Chatflow 节点配置

4.1 完整节点列表

节点	类型	配置
START	开始节点	输入变量：`chart_context` (JSON), `query` (String)
Knowledge Retrieval	知识检索节点	Dataset: `数字能量学知识库 V2` (ID: `3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3`) Query: `{{#sys.query#}}`（用户 query 变量，或代码节点输出的 `kb_query`） Top-K: 10 Score Threshold: 0.5 Result Type: paragraph
LLM	LLM 节点	System Prompt: 见第 3 节（含 KB 使用规则） Model: gpt-4o 或 Claude 3.5 Sonnet Temperature: 0.7 Max Tokens: 2000 Memory: 启用对话轮次 (最近 6 轮) Context: 引用 Knowledge Retrieval 节点的输出作为上下文
END	结束节点	输出变量：`answer` (String) — LLM 节点的输出文本

4.2 节点连接关系

START ──→ Knowledge Retrieval ──→ LLM ──→ END
                                     ↑
                              (chart_context 也传入 LLM)

4.3 LLM 节点变量映射

Dify 变量	映射到	说明
`chart_context`	LLM 系统提示词中的上下文变量	能量盘数据，嵌入提示词中供 LLM 引用
`query`	LLM 用户消息输入	用户提问内容
`knowledge_retrieval`	LLM 系统提示词中的检索结果上下文	知识库检索返回的 chunks，LLM 需优先使用

4.4 简化版配置（无代码节点）

如果不使用代码节点转换查询，可直接将 query 变量传给 Knowledge Retrieval 节点作为检索查询。Chatflow 配置如下：

START (chart_context, query)
    │
    ▼
[Knowledge Retrieval Node]
    ├─ 查询: {{#sys.query#}}
    ├─ 数据集: 数字能量学知识库 V2
    └─ Top-K: 10（需控制台手动设置，API不生效）
    │
    ▼
[LLM Node]
    ├─ System Prompt: 含 KB 使用规则 + chart_context
    └─ Context: 引用 KB 检索结果
    │
    ▼
END (answer)

4.5 进阶版配置（带代码节点预处理）

START (chart_context, query)
    │
    ▼
[Code Node: 查询构建]
    ├─ 输入: chart_context, query
    └─ 输出: kb_query (构建后的检索查询)
    │
    ▼
[Knowledge Retrieval Node]
    ├─ 查询: {{kb_query}}
    ├─ 数据集: 数字能量学知识库 V2
    └─ Top-K: 10（需控制台手动设置，API不生效）
    │
    ▼
[LLM Node]
    ├─ System Prompt: 含 KB 使用规则 + chart_context
    └─ Context: 引用 KB 检索结果
    │
    ▼
END (answer)

5. 示例对话

示例 1：主性格解读

用户输入： 请解读我的主性格

chart_context 示例：

{
  "positions": {"O": 7},
  "mainCharacter": 7,
  "zones": {
    "leftZone": {"values": [1, 1, 4, 7]},
    "middleZone": {"values": [9, 4, 5, 11, 3, 7]},
    "rightZone": {"values": [4, 7, 6, 4, 6, 6, 7]}
  },
  "isMasterNumber": false
}

预期回复（示例）：

你好！根据你的数字能量盘，你的主性格数字是 7。

🔹 主性格 7 号 — 探索者

7 号人是天生的思考者和探索者，你对世界有着强烈的好奇心和求知欲。你善于分析、喜欢独处思考，对于哲学、科学和未知领域有天然的吸引力。

✨ 你的核心特质：
- 深度思考能力：你善于从现象看到本质
- 独立精神：不盲从权威，有自己的判断标准
- 分析天赋：逻辑清晰，适合研究分析类工作

💡 成长建议：
- 多信任自己的直觉，你的第六感往往很准
- 适度走出思考的舒适区，增加社交互动
- 避免过度完美主义，行动比完美更重要

你的左区（0-20岁）有数字 1 和 4，说明早年培养了独立自主的性格和务实的态度；中区（20-40岁）出现卓越数 11，预示着这个阶段你的直觉力和灵感将显著提升。

想了解更多关于某个区域的详细解读吗？

示例 2：财富与事业发展

用户输入： 我的事业发展和财富运势如何？

chart_context 示例：

{
  "mainCharacter": 8,
  "positions": {"O": 8, "I": 4, "J": 5, "K": 6, "L": 9},
  "zones": {
    "middleZone": {"values": [2, 3, 5, 7, 6, 8]},
    "rightZone": {"values": [1, 4, 3, 8, 6, 9, 8]}
  }
}

预期回复（示例）：

感谢你的提问！从你的数字能量盘来看，非常有亮点。

🔹 主性格 8 号 — 掌控者

8 号是数字能量学中的"事业王者"，你天生具备商业头脑和领导力。你对权力和资源有敏锐的感知力，擅长将想法转化为实际的商业价值。

📊 事业发展分析：
- 中区（20-40岁）：数字组合 2-3-5-7-6-8，显示这个阶段你适合团队合作（2），发挥创意表达能力（3），经历必要的变化和积累（5-7），最终在第 8 位达到事业高度
- 右区（40-60岁）：数字 8 出现在关键位置，预示这个阶段是你事业成就的黄金时期

💰 财富特质：
- 父源区（I=4, J=5）：务实且有商业嗅觉，适合实体行业或资源整合型工作
- 母源区（K=6, L=9）：有责任感和远见，能平衡短期收益和长期发展
- 财富关键词：稳健增长、资源整合、领导力变现

💡 发展建议：
1. 30-40 岁是重要的积累期，建议深耕一个领域建立专业壁垒
2. 8 号人适合创业或管理岗位，可考虑在 35 岁后独立发展
3. 注意平衡事业与健康，8 号人容易过度投入工作

想更深入了解某个具体方向的建议吗？

6. Dify 控制台设置步骤

步骤 1：登录 Dify 并创建 Chatflow

登录 Dify 平台 (https://cloud.dify.ai 或自部署实例)
点击「创建应用」→ 选择「Chatflow」
输入应用名称：数字能量学智能体
点击「创建」

步骤 2：配置输入变量

点击 START 节点
添加输入变量：
- 变量名：chart_context，类型：JSON，必填：是
- 变量名：query，类型：文本，必填：是

步骤 3：添加 LLM 节点

拖入 LLM 节点到画布
连接 START → LLM
配置 LLM 节点：
- System Prompt：填写第 3 节的完整系统提示词
- 模型：选择 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o（推荐 Claude 以获得更好的中文解读质量）
- Temperature：0.7
- Maximum Tokens：2000
- 开启记忆功能，保留最近 6 轮对话
在"上下文"中引用 chart_context 变量
在"用户消息"中引用 query 变量

步骤 4：配置 END 节点

拖入 END 节点，连接 LLM → END
输出变量选择 LLM 节点的 text 输出

步骤 5：发布

点击「发布」按钮
记录 API 访问地址和 API Key

步骤 6：配置后端

在后端 application.yml 中配置：

num:
  dify:
    base-url: https://your-dify-instance.com/v1
    api-key: your_dify_api_key_here

6A. Java 后端响应处理

6A.1 Dify API 响应格式

{
  "answer": "你的能量盘主性格数字是 7...",
  "conversation_id": "conv_abc123",
  "message_id": "msg_abc123",
  "created_at": 1717200000,
  "metadata": {
    "usage": {
      "prompt_tokens": 1500,
      "completion_tokens": 350,
      "total_tokens": 1850
    },
    "retriever_resources": [
      {
        "dataset_id": "3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3",
        "document_id": "doc_abc",
        "document_name": "能量盘24位置详解.md",
        "segment_id": "seg_abc",
        "score": 0.85,
        "content": "O位置代表..."
      }
    ]
  }
}

6A.2 DifyService.java 处理流程

// 伪代码 — 后端 DifyService 应实现的处理逻辑
public class DifyService {
    
    // 1. 调用 Dify Chatflow API
    public ChatResponse sendMessage(ChatRequest req) {
        // POST /v1/chat-messages
        // Body: { inputs: { chart_context }, query, user, response_mode: "blocking" }
        // Headers: Authorization: Bearer ${apiKey}
    }
    
    // 2. 解析响应
    public String extractAnswer(JSONObject difyResponse) {
        return difyResponse.getString("answer");  // LLM 生成的文本
    }
    
    // 3. 错误处理策略
    // - 4xx: 参数错误 → 记录日志，返回用户"服务暂时不可用"
    // - 5xx: 服务端错误 → 重试 1 次（指数退避 1s → 2s），超时 30s
    // - 429: 速率限制 → 等待 Retry-After 头中指定的时间
    // - 空 answer: 返回"暂未获取到解读结果，请稍后再试"
    
    // 4. Token 用量追踪
    // metadata.usage.total_tokens 用于配额计算和成本监控
    
    // 5. Conversation 管理
    // conversation_id 用于多轮对话关联，每次请求需传入
}

6A.3 错误处理汇总

场景	处理方式	用户可见消息
HTTP 4xx	记录错误日志，不重试	"解读服务暂时不可用，请稍后再试"
HTTP 5xx	重试 1 次（1s 退避）	"解读服务繁忙，请稍后再试"
HTTP 429	等待 Retry-After	"请求过于频繁，请稍后再试"
网络超时 (30s)	重试 1 次	"解读请求超时，请重试"
空 answer	视为异常，记录	"暂未获取到解读结果"

7. 位置详情面板 Workflow (US-1.4)

7.1 概述

用户在三角能量盘上点击某一位置（A-X）时，前端弹出底部面板显示 3 个 Tab 的内容。这些内容由 Dify Workflow「位置详情面板」 生成，该 Workflow 独立于 Chatflow（不共享对话上下文），每次点击独立请求。

属性	值
目的	为 US-1.4 "数字点击查看含义" 提供面板内容
Dify 应用类型	Workflow（非 Chatflow）
数据流	前端 → 后端 `/api/position/detail` → Dify Workflow → KB 检索 (A1+A2) → LLM 生成 → JSON
记忆	无，每次点击独立请求

7.2 数据流

用户点击 O 位置
    │
    ▼
POST /api/position/detail
{ chartRecordId, position: "O", digit: 7 }
    │
    ├─ 后端：验证权限 → 计算吉凶 → 检测相邻组合
    └─ DifyService.invokeWorkflow(inputs)
        │
        ▼
    Dify Workflow "位置详情面板"
        ├─ KB 检索 1 → A1 位置含义
        ├─ KB 检索 2 → A2 数字特征
        └─ LLM → JSON { tab1, tab2, tab3 }
    │
    ▼
后端合并 → 返回前端
{ tab1, tab2, tab3, auspicious, comboInfo }

7.3 输入架构

Dify API 调用格式：

POST /v1/workflows/run
Authorization: Bearer {api_key}
Content-Type: application/json

{
  "inputs": {
    "position_letter": "O",
    "position_name": "主性格数",
    "digit": 7
  }
}

输入变量：

变量	类型	必填	说明	来源
`position_letter`	String	是	位置字母 A-X	前端传入（如 "O"）
`position_name`	String	是	位置中文名称	后端根据 letter 映射（如 "主性格数"）
`digit`	Integer	是	该位置数字 (0-9/11/22/33)	后端从 chart_data 读取

7.4 工作流节点配置

Node 1: KB 检索 - A1 位置含义

配置项	值
数据集	`3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3`
检索模式	混合检索 (hybrid_search)
Top-K	3
检索查询	`{position_name} {position_letter} 含义能量公式`
示例	`主性格数 O 含义能量公式`

Node 2: KB 检索 - A2 数字特征

配置项	值
数据集	同上
检索模式	混合检索
Top-K	3
检索查询	`数字 {digit} 性格特征优势挑战成长`
示例	`数字 7 性格特征优势挑战成长`

两个节点在 Workflow 画布中以并行方式连接至 LLM 节点，互不依赖。

Node 3: LLM 生成

参数	值
模型	Claude 3.5 Sonnet（推荐）
Temperature	0.5（结构化输出需稳定性）
Max Tokens	1000
上下文引用	KB 检索 1 输出 + KB 检索 2 输出

System Prompt（完整版）：

你是一个数字能量学专家。请根据以下知识库内容，为能量盘位置的详情面板生成内容。

## 位置信息
- 字母：{position_letter}
- 名称：{position_name}
- 数字：{digit}

## 位置含义（来自知识库 A1）
{position_kb_content}

## 数字特征（来自知识库 A2）
{digit_kb_content}

## 任务
请生成以下 3 项内容，以 JSON 格式返回，不要包含 markdown 代码块标记：

1. tab1（含义）：该位置的核心能量含义（1-3句话）
2. tab2（特征）：数字{digit}在{position_name}位置的具体性格/运势描述。
   必须将位置能量与数字能量自然融合，输出类似"O=7 代表分析力强、追求真理"的具体描述。
   避免纯数字通用描述，需体现"在{position_name}位置时的独特表现"。
3. tab3（建议）：3-5条注意事项和提升建议，每条 10-30 字，具体可操作。

## 输出格式
{"tab1":"...","tab2":"...","tab3":"..."}

7.5 输出格式

Workflow 输出示例：

{
  "tab1": "主性格：代表一个人与生俱来的核心性格特质、人生使命、天赋方向",
  "tab2": "O=7 代表分析力强、追求真理。7号能量在性格核心位置表现为深度思考者...",
  "tab3": "1. 避免过度分析导致行动迟缓\n2. 多与他人交流想法...\n3. 注意平衡思考与实践"
}

7.6 Java 后端集成

DifyService.java 新增方法

// --- US-1.4 Position Detail Panel ---

/**
 * Get 3-Tab position detail content via Dify Workflow.
 * Called when user clicks a position on natal chart.
 */
public PositionDetailResponse getPositionDetail(String positionLetter, int digit, String positionName) {
    if (isMockMode()) {
        return generateMockPositionDetail(positionLetter, digit, positionName);
    }
    
    Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
    inputs.put("position_letter", positionLetter);
    inputs.put("position_name", positionName);
    inputs.put("digit", digit);
    
    try {
        String workflowResult = invokeWorkflow(inputs, "system");
        return parsePositionDetail(workflowResult);
    } catch (Exception e) {
        return generateMockPositionDetail(positionLetter, digit, positionName);
    }
}

/**
 * Parse Workflow JSON output into PositionDetailResponse.
 * Returns null if parsing fails (triggers mock fallback in caller).
 */
private PositionDetailResponse parsePositionDetail(String json) {
    try {
        JsonObject obj = gson.fromJson(json, JsonObject.class);
        PositionDetailResponse resp = new PositionDetailResponse();
        resp.tab1 = getString(obj, "tab1", "");
        resp.tab2 = getString(obj, "tab2", "");
        resp.tab3 = getString(obj, "tab3", "");
        // Validate: if tab1 or tab2 empty, treat as failure
        if (resp.tab1.isEmpty() || resp.tab2.isEmpty()) {
            return null;
        }
        return resp;
    } catch (Exception e) {
        return null;
    }
}

ChartController.java 新增端点

/**
 * Get position detail panel content (US-1.4).
 * Returns 3 Tab content + auspiciousness + adjacent combo info.
 */
@PostMapping("/position/detail")
public Result<?> positionDetail(HttpServletRequest request, @RequestBody Map<String, Object> body) {
    Long userId = (Long) request.getAttribute("userId");
    if (userId == null) return Result.error(1001, "请先登录");
    
    Long chartRecordId = ((Number) body.get("chartRecordId")).longValue();
    String position = (String) body.get("position");
    int digit = ((Number) body.get("digit")).intValue();
    
    // Verify chart ownership
    ChartRecord record = chartService.getById(chartRecordId);
    if (!record.getUserId().equals(userId)) {
        return Result.error(1006, "无权访问此能量盘");
    }
    
    // Calculate auspiciousness & adjacent combos (backend)
    String auspicious = calculatorService.calculateAuspicious(record.getChartData(), position);
    String comboInfo = calculatorService.detectAdjacentCombo(record.getChartData(), position);
    
    // Get position name mapping
    String positionName = getPositionName(position);
    
    // Call Dify Workflow for 3-Tab content
    PositionDetailResponse content = difyService.getPositionDetail(
            position, digit, positionName);
    
    // Build response
    Map<String, Object> result = new HashMap<>();
    result.put("tab1", content != null ? content.tab1 : "");
    result.put("tab2", content != null ? content.tab2 : "");
    result.put("tab3", content != null ? content.tab3 : "");
    result.put("auspicious", auspicious);
    result.put("comboInfo", comboInfo);
    
    return Result.success(result);
}

DTO 定义

package com.etotem.num.service;

public class PositionDetailResponse {
    public String tab1;  // 位置核心含义
    public String tab2;  // 数字+位置特征描述
    public String tab3;  // 注意事项和提升建议
}

错误处理

场景	处理方式	用户可见消息
Workflow 返回非 JSON	重试 1 次	—（静默重试）
重试仍失败	降级到 mock 模板	"解读生成失败，请稍后再试"
tab1/tab2 为空	降级到 mock 模板	"暂时无法获取位置含义"
Workflow 超时 >10s	直接降级	"请求超时，请重试"
Dify 4xx/5xx	降级到 mock	"解读服务暂时不可用"

7.7 降级策略 (Mock)

当 Workflow 不可用时，后端使用 CalculatorService.NUMBER_DESC 表生成简易模板内容：

private PositionDetailResponse generateMockPositionDetail(
        String position, int digit, String positionName) {
    String digitDesc = NUMBER_DESC.getOrDefault(digit, "独特能量组合");
    PositionDetailResponse resp = new PositionDetailResponse();
    resp.tab1 = positionName + "：" + POSITION_CORE_MEANINGS.getOrDefault(position, "能量位置");
    resp.tab2 = position + "=" + digit + " 代表" + digitDesc + "。";
    resp.tab3 = "1. 了解该能量的优势和挑战\n2. 结合整体能量盘综合分析\n3. 在实践中觉察能量表现";
    return resp;
}

其中 POSITION_CORE_MEANINGS 为预置的位置含义简表（24 个 A-X 位置的核心含义摘录），在 DifyService 中作为备用常量。

7.8 Dify 控制台配置步骤

登录 Dify → 点击「创建应用」→ 选择「Workflow」
命名应用：位置详情面板
配置 START 节点：添加 3 个输入变量 position_letter（String）、position_name（String）、digit（Integer）
添加 KB 检索节点 1（A1 位置含义）：
- 数据集：选择 数字能量学知识库（ID: 3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3）
- Top-K：3
- 检索查询：{{position_name}} {{position_letter}} 含义能量公式
添加 KB 检索节点 2（A2 数字特征）：
- 相同数据集，Top-K：3
- 检索查询：数字 {{digit}} 性格特征优势挑战成长
将两个检索节点并行连接至 LLM 节点
配置 LLM 节点：
- 模型：Claude 3.5 Sonnet
- Temperature：0.5
- Max Tokens：1000
- System Prompt：粘贴第 8.4 节的完整提示词
- 在上下文中引用两个知识检索节点的输出
连接 LLM 节点至 END 节点
点击「发布」，记录生成的 API Key

7.9 与 Chatflow 的差异对比

维度	Chatflow（聊天问答）	Workflow（位置详情）
用途	多轮自由问答	单次结构化查询
输出格式	自然语言（`answer` 字段）	结构化 JSON
记忆	6 轮对话记忆	无记忆，每次独立
输入变量	`chart_context` + `query`	`position_letter` + `position_name` + `digit`
调用频率	用户每次提问	用户每次点击位置
API 端点	`POST /v1/chat-messages`	`POST /v1/workflows/run`

8. 输入变量配置总结

配置项	值
应用类型	Chatflow
输入变量 1	`chart_context` (JSON)
输入变量 2	`query` (String)
LLM 模型	Claude 3.5 Sonnet (推荐)
Temperature	0.7
Max Tokens	2000
记忆轮次	6
API Endpoint	POST /v1/chat-messages
输出字段	`answer` (String)

9. 能量盘解读 Workflow（US-3.1）

9.1 概述

用户在输入生日并创建能量盘后，系统自动调用此 Workflow 生成完整的 AI 解读内容，展示在解读页五区卡片中。该 Workflow 独立于 Chatflow，每次创建能量盘时调用一次。

属性	值
目的	为 US-3.1 "AI解读展示" 生成完整能量盘文字解读
Dify 应用类型	Workflow（非 Chatflow）
触发时机	用户确认生日 → 能量盘创建成功后立即触发
数据流	后端 → Dify Workflow → 并行 KB 检索 (A1/A2/B2/C1/C2) → LLM 合成 → 结构化 JSON
记忆	无，每次创建能量盘执行一次；后续查看走缓存（US-3.3）

9.2 数据流

用户提交生日
    │
    ▼
POST /api/consultation/start
    ├─ 后端：计算24个数字位置 → 创建咨询记录
    └─ 调用 DifyService.interpretChart(chartData, userName, birthday)
        │
        ▼
    POST /v1/workflows/run (blocking, timeout=15s)
        │
        ▼
    Dify Workflow "能量盘解读"
        ├─ [并行] KB 检索 1 → A2 主性格 + A1 位置含义（O位）
        ├─ [并行] KB 检索 2 → C2 五区三组 + B2 组合对（左区 P/Q/R）
        ├─ [并行] KB 检索 3 → C2 五区三组 + B2 组合对（顶部 V/W/X）
        ├─ [并行] KB 检索 4 → C2 五区三组 + B2 组合对（右区 S/T/U）
        ├─ [并行] KB 检索 5 → B1 八星 + B2 组合对 + C1 维度（特殊组合）
        │
        └─ LLM 节点 → 合成解读 → JSON 输出
            │
            ▼
    data.outputs → {
      "sections": [{title, positions, values, content, keywords}, ...],
      "summary": "...",
      "combinationNotes": ["..."]
    }
        │
        ▼
    后端：缓存解读到数据库（US-3.3）→ 返回前端

9.3 输入架构

Dify API 调用格式

POST /v1/workflows/run
Authorization: Bearer {workflow_api_key}
Content-Type: application/json

{
  "inputs": {
    "chart_context": "{...chart JSON...}",
    "user_name": "张三",
    "birthday": "1990-01-15"
  },
  "response_mode": "blocking"
}

输入变量定义

变量名	类型	说明	示例
`chart_context`	String (JSON)	24 个能量盘位置数字(A-X) + 五区聚合的完整 JSON	见下方
`user_name`	String	用户姓名，用于解读文案	"张三"
`birthday`	String	出生日期，用于年龄计算	"1990-01-15"

chart_context JSON 完整格式

{
  "positions": {
    "A": 1, "B": 9, "C": 9, "D": 0,
    "E": 0, "F": 1, "G": 1, "H": 5,
    "I": 1, "J": 6, "K": 1, "L": 9,
    "M": 7, "N": 1, "O": 8,
    "P": 8, "Q": 4, "R": 3,
    "S": 2, "T": 1, "U": 3,
    "V": 6, "W": 9, "X": 6
  },
  "zones": {
    "mainCharacter": { "name": "主性格", "positions": ["O"], "values": [8] },
    "leftZone": { "name": "左区（21-40岁）", "positions": ["P","Q","R"], "values": [8,4,3] },
    "topZone": { "name": "顶部（41-60岁）", "positions": ["V","W","X"], "values": [6,9,6] },
    "rightZone": { "name": "右区（61+岁）", "positions": ["S","T","U"], "values": [2,1,3] }
  },
  "mainCharacter": 8,
  "isMasterNumber": false,
  "userName": "张三",
  "birthday": "1990-01-15"
}

9.4 工作流节点配置

所有 5 个知识检索节点以并行方式连接至 LLM 节点，互不依赖。LLM 节点等待所有检索完成后统一合成。

Node 1-5: 知识检索节点

节点	检索目标	数据集	检索查询模板	Top-K
KB 1 主性格	A2 数字特征 + A1 位置含义	数字能量学知识库	`主性格数字 {O} 含义性格特质优势挑战成长`	3
KB 2 左区 (P/Q/R)	C2 五区三组 + B2 组合对	数字能量学知识库	`左区 21-40岁 {P} {Q} {R} 组合发展早年运势人生课题`	3
KB 3 顶部 (V/W/X)	C2 五区三组 + B2 组合对	数字能量学知识库	`顶部 41-60岁 {V} {W} {X} 中年事业人际关系成就`	3
KB 4 右区 (S/T/U)	C2 五区三组 + B2 组合对	数字能量学知识库	`右区 61岁 {S} {T} {U} 晚年财运家庭沉淀`	3
KB 5 特殊组合	B1 八星 + B2 组合对 + C1 维度	数字能量学知识库	`组合八星 {I}{J} {M}{N} {M}{O} 能量能量盘解读`	3

所有检索节点的检索模式统一设置为 hybrid_search，与知识库全局配置一致。

Node 6: LLM 生成

参数	值
模型	Claude 3.5 Sonnet（推荐）
Temperature	0.6（创意性解读需适度灵活）
Max Tokens	3000（完整五区解读）
上下文引用	KB 1-5 全部输出 + `chart_context` 变量

Node 7: 代码节点（输出解析）

用 Dify 内置代码节点（Python/JS）对 LLM 输出进行格式校验和兜底处理：

import json

def main(input_data: dict) -> dict:
    # input_data 来自 LLM 节点的输出
    raw = input_data.get("text", "{}")
    
    # 尝试解析 JSON
    try:
        # 去除可能的 markdown 代码块标记
        text = raw
        if "```json" in text:
            text = text.split("```json")[1].split("```")[0]
        elif "```" in text:
            text = text.split("```")[1].split("```")[0]
        
        result = json.loads(text.strip())
    except:
        # 兜底：返回空结构
        result = {
            "sections": [],
            "summary": "解读生成失败，请稍后再试",
            "combinationNotes": []
        }
    
    # 校验必填字段
    if "sections" not in result:
        result["sections"] = []
    if "summary" not in result:
        result["summary"] = ""
    if "combinationNotes" not in result:
        result["combinationNotes"] = []
    
    return result

9.5 完整系统提示词

你是一个专业的数字能量学全盘解读分析师。

## 背景
用户的能量盘数据已通过 chart_context 变量传入，包含 24 个位置（A-X）的数字值。
知识库检索结果（KB 1-5）已提供相关命理知识作为参考。

## 解读要求
请按以下结构和规则，生成完整的能量盘解读。

### 1. 主性格解读（O 位）
- 根据 KB 1 中该数字的性格特征
- 描述核心特质、性格描述、人生使命
- 如有卓越数（11/22/33）需特殊标注
- 输出示例："你的主性格数字 8 代表..."

### 2. 左区（21-40岁）解读
- 根据 KB 2 分析 P/Q/R 三个数字的组合能量
- 描述早年运势、成长环境、青年阶段的人生课题
- 说明各数字之间的相互作用

### 3. 顶部（41-60岁）解读
- 根据 KB 3 分析 V/W/X 三个数字的组合能量
- 描述中年事业、人际关系、社会成就
- 说明此阶段的核心发展主题

### 4. 右区（61+岁）解读
- 根据 KB 4 分析 S/T/U 三个数字的组合能量
- 描述晚年财运、家庭关系、精神沉淀
- 说明晚年阶段的人生智慧课题

### 5. 特殊组合分析
- 根据 KB 5 识别能量盘中的特殊数字组合
- 重点关注：I+J, M+N, M+O 等相邻位置形成的组合
- 分析八星能量（天医/延年/生气/绝命/五鬼/六煞/祸害/伏位）

### 6. 总评（summary）
- 对整体能量盘能量做出概括性评价
- 指出最突出的优势能量和需要注意的挑战
- 用 2-3 句话总结

## 规则
1. 必须参考知识库内容，不可凭空编造命理含义
2. 每个解读段落应结合该位置的实际数字，不可通用化
3. 使用「你」第二人称，语言亲切专业
4. 每条解读长度控制在 100-200 字
5. 关键词（keywords）每段提炼 3-5 个，用 2-4 字词

## 输出格式
返回严格 JSON，不要包含 markdown 代码块标记或其他格式：

{
  "sections": [
    {
      "title": "主性格解读",
      "positions": ["O"],
      "values": [8],
      "content": "你的主性格数字 8 代表...",
      "keywords": ["领导力", "物质", "权威"]
    },
    {
      "title": "左区（21-40岁）",
      "positions": ["P", "Q", "R"],
      "values": [8, 4, 3],
      "content": "左区数字组合 8-4-3 代表...",
      "keywords": ["行动力", "稳定", "沟通"]
    },
    {
      "title": "顶部（41-60岁）",
      "positions": ["V", "W", "X"],
      "values": [6, 9, 6],
      "content": "顶部数字组合 6-9-6 代表...",
      "keywords": ["家庭", "成就", "关怀"]
    },
    {
      "title": "右区（61+岁）",
      "positions": ["S", "T", "U"],
      "values": [2, 1, 3],
      "content": "右区数字组合 2-1-3 代表...",
      "keywords": ["合作", "独立", "创造"]
    }
  ],
  "summary": "整体能量盘能量评价...",
  "combinationNotes": [
    "数字 I(1)+J(6)=7，形成...",
    "M(7)+O(8)=15→6，形成..."
  ]
}

9.6 输出 JSON 格式

{
  "sections": [
    {
      "title": "主性格解读",
      "positions": ["O"],
      "values": [8],
      "content": "解读内容文本...",
      "keywords": ["领导力", "物质", "权威"]
    },
    {
      "title": "左区（21-40岁）",
      "positions": ["P", "Q", "R"],
      "values": [8, 4, 3],
      "content": "解读内容文本...",
      "keywords": ["行动力", "稳定", "沟通"]
    },
    {
      "title": "顶部（41-60岁）",
      "positions": ["V", "W", "X"],
      "values": [6, 9, 6],
      "content": "解读内容文本...",
      "keywords": ["家庭", "成就", "关怀"]
    },
    {
      "title": "右区（61+岁）",
      "positions": ["S", "T", "U"],
      "values": [2, 1, 3],
      "content": "解读内容文本...",
      "keywords": ["合作", "独立", "创造"]
    }
  ],
  "summary": "整体能量盘综合评价...",
  "combinationNotes": [
    "数字组合分析说明 1",
    "数字组合分析说明 2"
  ]
}

字段	类型	说明
`sections[].title`	String	解读章节标题（固定值：主性格解读/左区/顶部/右区）
`sections[].positions`	String[]	该章节涉及的位置字母列表
`sections[].values`	Int[]	对应位置的数字值
`sections[].content`	String	解读文案正文，100-200 字
`sections[].keywords`	String[]	3-5 个关键词，每词 2-4 字
`summary`	String	整体能量盘评价，2-3 句话
`combinationNotes`	String[]	特殊组合分析说明列表

9.7 Java 后端集成

DifyService.java 新增方法

// --- US-3.1 Chart Interpretation Workflow ---

/**
 * 调用 Dify Workflow 生成能量盘完整解读（US-3.1）
 * @param chartContext  chart_context JSON 字符串（含 positions + zones + metadata）
 * @param userName      用户姓名
 * @param birthday      出生日期 YYYY-MM-DD
 * @return InterpretationResponse 结构化解读结果
 */
public InterpretationResponse interpretChart(String chartContext, String userName, String birthday) {
    if (isMockMode()) {
        return generateMockInterpretation(chartContext, userName, birthday);
    }
    
    Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
    inputs.put("chart_context", chartContext);
    inputs.put("user_name", userName);
    inputs.put("birthday", birthday);
    
    try {
        String workflowResult = invokeWorkflow(inputs, "system");
        return parseInterpretation(workflowResult);
    } catch (Exception e) {
        log.warn("interpretChart failed, falling back to mock: {}", e.getMessage());
        return generateMockInterpretation(chartContext, userName, birthday);
    }
}

/**
 * 解析 Workflow 输出的 JSON 为 InterpretationResponse
 */
private InterpretationResponse parseInterpretation(String json) {
    try {
        JsonObject obj = gson.fromJson(json, JsonObject.class);
        InterpretationResponse resp = new InterpretationResponse();
        
        // 解析 sections
        JsonArray sectionsArr = obj.getAsJsonArray("sections");
        List<InterpretationResponse.Section> sections = new ArrayList<>();
        for (JsonElement el : sectionsArr) {
            JsonObject s = el.getAsJsonObject();
            InterpretationResponse.Section section = new InterpretationResponse.Section();
            section.title = getString(s, "title", "");
            section.positions = getStringArray(s, "positions");
            section.values = getIntArray(s, "values");
            section.content = getString(s, "content", "");
            section.keywords = getStringArray(s, "keywords");
            sections.add(section);
        }
        resp.sections = sections;
        
        // 解析 summary
        resp.summary = getString(obj, "summary", "");
        
        // 解析 combinationNotes
        resp.combinationNotes = getStringArray(obj, "combinationNotes");
        
        // 校验：至少有一个 section 且有 content
        if (resp.sections.isEmpty() || resp.sections.stream().allMatch(s -> s.content.isEmpty())) {
            return null; // 触发降级
        }
        return resp;
    } catch (Exception e) {
        return null;
    }
}

InterpretationResponse DTO

package com.etotem.num.service;

import java.util.List;

public class InterpretationResponse {
    public List<Section> sections;
    public String summary;
    public List<String> combinationNotes;

    public static class Section {
        public String title;
        public List<String> positions;
        public List<Integer> values;
        public String content;
        public List<String> keywords;
    }
}

ChartController.java 现有端点适配

/**
 * 获取能量盘 AI 解读（US-3.1）
 * 首次调用触发 Dify Workflow，后续走缓存（US-3.3）
 */
@PostMapping("/chart/interpret")
public Result<?> interpret(@RequestBody Map<String, Object> body) {
    Long userId = (Long) request.getAttribute("userId");
    if (userId == null) return Result.error(1001, "请先登录");
    
    Long chartRecordId = ((Number) body.get("chartRecordId")).longValue();
    String interpretation = chartService.getInterpretation(chartRecordId);
    
    return Result.success(interpretation);
}

ChartService.java 解读生成与缓存（US-3.3）

@Service
public class ChartService {

    @Autowired
    private DifyService difyService;
    @Autowired
    private ChartRecordRepository chartRecordRepository;

    /**
     * 获取能量盘解读（优先缓存）
     */
    public String getInterpretation(Long chartRecordId) {
        ChartRecord record = chartRecordRepository.findById(chartRecordId);
        
        // 1. 检查缓存（US-3.3）
        if (record.getInterpretation() != null) {
            return record.getInterpretation();
        }
        
        // 2. 调用 Dify Workflow
        String chartContext = buildChartContext(record);
        InterpretationResponse resp = difyService.interpretChart(
            chartContext,
            record.getUserName(),
            record.getBirthday().toString()
        );
        
        // 3. 序列化为 JSON 字符串
        String json = new Gson().toJson(resp);
        
        // 4. 缓存到数据库
        record.setInterpretation(json);
        chartRecordRepository.save(record);
        
        return json;
    }

    /**
     * 重新生成解读（覆盖缓存，US-3.3.3）
     */
    @Transactional
    public String regenerateInterpretation(Long chartRecordId) {
        ChartRecord record = chartRecordRepository.findById(chartRecordId);
        record.setInterpretation(null);  // 清除缓存
        return getInterpretation(chartRecordId);  // 重新生成
    }

    private String buildChartContext(ChartRecord record) {
        Map<String, Object> ctx = new HashMap<>();
        ctx.put("positions", record.getChartData());
        ctx.put("zones", record.getZones());
        ctx.put("mainCharacter", record.getMainCharacter());
        ctx.put("isMasterNumber", record.getIsMasterNumber());
        ctx.put("userName", record.getUserName());
        ctx.put("birthday", record.getBirthday().toString());
        return new Gson().toJson(ctx);
    }
}

9.8 错误处理与降级

场景	处理方式	用户可见消息
Workflow 超时 >15s	重试 1 次 → 降级到 mock	"解读生成较慢，已返回简要分析"
非 JSON 输出	重试 1 次 → 降级到 mock	—（静默降级）
sections 为空	降级到 mock，记录告警	"暂时无法获取完整解读"
Dify 4xx 错误	记录错误日志，降级到 mock	"解读服务暂时不可用，请稍后再试"
Dify 5xx 错误	重试 1 次（1s 退避）→ 降级	"解读服务繁忙，请稍后再试"
网络超时/断连	重试 1 次 → 降级	"网络异常，请重试"

Mock 降级实现

private InterpretationResponse generateMockInterpretation(
        String chartContext, String userName, String birthday) {
    InterpretationResponse resp = new InterpretationResponse();
    resp.sections = new ArrayList<>();
    
    // 从 chartContext 解析主性格数字
    int mainChar = extractMainCharacter(chartContext);
    
    // 生成主性格概要
    InterpretationResponse.Section main = new InterpretationResponse.Section();
    main.title = "主性格解读";
    main.positions = List.of("O");
    main.values = List.of(mainChar);
    main.content = "你的主性格数字 " + mainChar + "。"
        + NUMBER_DESC.getOrDefault(mainChar, "独特能量组合");
    main.keywords = List.of("主性格", "核心能量");
    resp.sections.add(main);
    
    resp.summary = "详细解读正在生成中，请稍后再试或联系客服。";
    resp.combinationNotes = new ArrayList<>();
    return resp;
}

9.9 Dify 控制台配置步骤

登录 Dify → 点击「创建应用」→ 选择「Workflow」
命名应用：能量盘解读
配置 START 节点：添加 3 个输入变量
- chart_context（String, JSON）
- user_name（String）
- birthday（String）
添加 KB 检索节点 1（主性格）：
- 数据集：选择 数字能量学知识库（ID: 3ff939b3-8686-44f6-8ef5-65b1e53b55d3）
- Top-K：3
- 检索查询：主性格数字 {{chart_context.positions.O}} 含义性格特质优势挑战成长
添加 KB 检索节点 2（左区）：
- 相同数据集，Top-K：3
- 检索查询：左区 21-40岁 {{chart_context.positions.P}} {{chart_context.positions.Q}} {{chart_context.positions.R}} 组合发展
添加 KB 检索节点 3（顶部）：
- 相同数据集，Top-K：3
- 检索查询：顶部 41-60岁 {{chart_context.positions.V}} {{chart_context.positions.W}} {{chart_context.positions.X}} 中年事业
添加 KB 检索节点 4（右区）：
- 相同数据集，Top-K：3
- 检索查询：右区 61岁 {{chart_context.positions.S}} {{chart_context.positions.T}} {{chart_context.positions.U}} 晚年财运
添加 KB 检索节点 5（特殊组合）：
- 相同数据集，Top-K：3
- 检索查询：组合八星 {{chart_context.positions.I}}{{chart_context.positions.J}} {{chart_context.positions.M}}{{chart_context.positions.N}} 能量
将 KB 1-5 节点并行连接至 LLM 节点
配置 LLM 节点：
- 模型：Claude 3.5 Sonnet
- Temperature：0.6
- Max Tokens：3000
- System Prompt：粘贴第 9.5 节的完整提示词
- 上下文变量引用：将所有 5 个 KB 检索节点的输出和 chart_context 变量作为上下文引用
添加代码节点：粘贴第 9.4 节 Node 7 的 Python 代码
连接代码节点至 END 节点
点击「发布」，记录生成的 API Key（用于 application.yml 的 dify.workflow-api-key）

9.10 与 Chatflow 的差异对比

维度	Chatflow（AI问答）	Workflow（能量盘解读）
用途	多轮自由问答	一次性能量盘全盘解读
输出格式	自然语言（`answer` 字段）	结构化 JSON（sections + summary）
记忆	6 轮对话记忆（Dify 维护）	无记忆，每次独立执行
触发时机	用户输入问题	能量盘创建后自动触发
调用频率	用户每次提问	每个能量盘仅 1 次（后续走缓存）
输入变量	`chart_context` + `query`	`chart_context` + `user_name` + `birthday`
KB 检索数	1 个检索节点（按需）	5 个并行检索节点
API 端点	`POST /v1/chat-messages`	`POST /v1/workflows/run`
响应模式	streaming（打字机效果）	blocking（同步等待）
超时设置	30s	15s

dify-chatflow-prompt.md 51 KB Historia Czysty

Dify Chatflow 提示词定义

1. 概述

2. 输入架构

2.1 Dify API 调用格式

2.2 chart_context JSON 格式

2.3 Dify Chatflow Input 变量

3. 系统提示词 (LLM 节点 System Prompt)

3A. 知识库检索增强集成（RAG）

3A.1 检索策略

3A.2 多轮对话中的检索策略

3A.3 查询变量构建方案

3A.4 Metadata 过滤

3A.5 检索参数配置

4. Dify Chatflow 节点配置

4.1 完整节点列表

4.2 节点连接关系

4.3 LLM 节点变量映射

4.4 简化版配置（无代码节点）

4.5 进阶版配置（带代码节点预处理）

5. 示例对话

示例 1：主性格解读

示例 2：财富与事业发展

6. Dify 控制台设置步骤

步骤 1：登录 Dify 并创建 Chatflow

步骤 2：配置输入变量

步骤 3：添加 LLM 节点

步骤 4：配置 END 节点

步骤 5：发布

步骤 6：配置后端

6A. Java 后端响应处理

6A.1 Dify API 响应格式

6A.2 DifyService.java 处理流程

6A.3 错误处理汇总

7. 位置详情面板 Workflow (US-1.4)

7.1 概述

7.2 数据流

7.3 输入架构

7.4 工作流节点配置

Node 1: KB 检索 - A1 位置含义

Node 2: KB 检索 - A2 数字特征

Node 3: LLM 生成

7.5 输出格式

7.6 Java 后端集成

DifyService.java 新增方法

ChartController.java 新增端点

DTO 定义

错误处理

7.7 降级策略 (Mock)

7.8 Dify 控制台配置步骤

7.9 与 Chatflow 的差异对比

8. 输入变量配置总结

9. 能量盘解读 Workflow（US-3.1）

9.1 概述

9.2 数据流

9.3 输入架构

Dify API 调用格式

输入变量定义

chart_context JSON 完整格式

9.4 工作流节点配置

Node 1-5: 知识检索节点

Node 6: LLM 生成

Node 7: 代码节点（输出解析）

9.5 完整系统提示词

9.6 输出 JSON 格式

9.7 Java 后端集成

DifyService.java 新增方法

InterpretationResponse DTO

ChartController.java 现有端点适配

ChartService.java 解读生成与缓存（US-3.3）

9.8 错误处理与降级

Mock 降级实现

9.9 Dify 控制台配置步骤

9.10 与 Chatflow 的差异对比

dify-chatflow-prompt.md 51 KB

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