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在构建智能对话系统时，提示工程（Prompt Engineering）一直是核心工作之一。而在基于 Dify 平台的工作流中，角色设定（Role Setting） 又是提示工程中一个非常关键但常被忽视的环节。

正确的角色设定不仅能提升模型的响应准确性，还能帮助 LLM 正确理解上下文与指令。本篇文章将系统梳理角色设定的原理、实践技巧以及常见误区，助你在构建 AI 应用时事半功倍。

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一、Dify 中的角色设定是什么？

在 Dify 的 LLM 节点中，“角色设定”指的是对提示语中说话人（如用户、助手）的标注。例如常见的：

人类：请给我推荐一本 AI 入门书籍
助手：我推荐《深度学习入门》...

这些标注帮助模型理解语境，判断“谁在说话、说了什么”，从而在上下文中做出合适的推理与生成。它主要体现在以下几种角色类型中：