变量与上下文
静态提示词只能「一招鲜」。真实应用需要根据用户输入、会话历史、外部数据动态调整——这就要靠变量（Variables） 与上下文（Context）。本章把它们讲透。
1. 输入变量（Input Variables）
在编排页「变量」区定义变量，运行时由用户填写或由上游传入。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 变量名 | 英文字符，如 user_name |
| 类型 | 文本 / 段落 / 下拉选择 / 数字 等 |
| 必填 | 是否必须提供 |
| 默认值 | 未填时使用 |
定义后在提示词中以 {{user_name}} 引用：
欢迎你，{{user_name}}！我是你的 {{product_name}} 助手。对话型应用里，变量可在开场时通过表单收集；文本生成型应用里，变量直接作为生成入参。
💡用下拉减少无效输入
像「语言偏好」这类有限枚举，用「下拉选择」变量比自由文本更可控，也能避免模型收到千奇百怪的值。
2. 会话上下文（Conversation Context）
对话型应用自带会话记忆，模型能记住本轮对话前文。Dify 把上下文管理能力可视化：
- 记忆窗口（Memory）：保留最近 N 轮，避免无限增长撑爆上下文
- 对话角色前缀：可定制「用户/助手」标签
- 上下文引用：在提示词里可用特殊标记引用历史
# 典型多轮效果
用户：帮我查订单 ORD-123
助手：该订单状态为「已发货」。
用户：那什么时候到？ ← 模型借助上下文理解「那」指上一单
助手：预计 2 天内送达。⚠️记忆窗口别设太大
保留轮数过多会拉长每次请求的 token、增加成本与延迟；设太小又「忘性大」。一般 5–10 轮是平衡点，长文档场景优先靠知识库而非长记忆。
3. 上下文来源：知识库与外部
除了会话记忆，「上下文」还包括：
- 知识库片段：第 5 章配置，检索后注入
- 变量注入：用户/外部传入的结构化数据
- 工具返回：工具调用结果（第 9、12 章）
它们共同组成模型「当前能看到的信息」。
4. 变量与上下文的配合示例
系统提示：
你服务于 {{company}} 的 {{department}} 部门。
参考以下资料回答：
{{#context#}} ← 知识库检索结果占位
历史对话已自动包含在上下文中。这里 {{company}} 是输入变量，{{#context#}} 是知识库上下文占位，二者合一形成动态提示。
5. 调试与排错
- 预览窗口会显示「当前变量值」，确认替换是否正确
- 变量为空导致怪异输出 → 检查必填与默认值
- 上下文不相关 → 回到第 5 章调检索参数
🎯动手做
为第 6 章的应用增加两个变量：user_name（文本，必填）、language（下拉：中文/英文）。改提示词引用它们，验证不同输入产生不同问候。
小结
- 输入变量让提示词参数化；类型与默认值要设好
- 会话记忆靠记忆窗口控制，别无限拉长
- 上下文 = 记忆 + 知识库 + 变量 + 工具返回
- 下一步：给应用装上「工具」能力 →