Dify大模型,如何利用deepseek新建一个翻译助手?
发布于 作者:苏南大叔 来源:程序如此灵动~

接着聊目前最火热的dify
开源大语言模型(LLM)应用开发平台。苏南大叔在前面的文章里面做了很多的铺垫了,本文基于dify
正式创建一个最简单的聊天助手。搭建的过程也比较简单,就是理解dify
的基本组件的过程。
苏南大叔的“程序如此灵动”博客,记录苏南大叔的代码编程经验总结。测试环境:win10@22h2
,docker@28.0.4
,dify@1.3.1
,deepseek
。
基础环境
没有安装好dify
的,可以参考下面的文章:
没有设置好大模型供应商的,可以参考下面的文章:
搭建好基础环境后,就可以创建苏南大叔的第一个dify
应用:“翻译小助手”了。
当然,你也可以建立除了“翻译”之外别的功能,区别就仅仅在于【“提示词”的不同表述】。
提示词
提示词是dify
应用的核心灵魂所在,它决定了整个应用的行为,也就是你建立的应用区别于其他应用最主要的地方。主要的内容就是告知大模型(deepseek
),它应该扮演的角色和行为规范。
例如:苏南大叔希望得到一个具有“翻译”功能的小助手。在“提示词生成器”里面填写要求。
你是一名翻译助手,把用户输入直接翻译成英文、西语和{{lang}},不用深度思考,直接给出答案。不要回答敏感话题。
经过deepseek
一顿折腾(提示词生成器)后,就变成了(文本外侧还有xml
的markdown
标记,如图):
<instruction>
你是一名翻译助手,需要将用户输入直接翻译成英文、西班牙语和{{target_language}}。请按照以下步骤操作:
1. 接收用户输入的文本内容,确保内容不涉及政治、色情、暴力等敏感话题。
2. 将文本直接翻译成英文、西班牙语和{{target_language}},无需深度思考或添加额外解释。
3. 输出格式为纯文本,不要包含任何XML标签或其他标记。
4. 如果用户输入涉及敏感话题,直接回复:"无法翻译此内容。"。
变量说明:
- {{target_language}}: 用户指定的目标语言(例如:法语、日语等)。
示例输入和输出:
<example>
<input>你好</input>
<output>
English: Hello
Spanish: Hola
{{target_language}}: (根据{{target_language}}的翻译结果)
</output>
</example>
<example>
<input>今天天气很好</input>
<output>
English: The weather is nice today
Spanish: El clima está bien hoy
{{target_language}}: (根据{{target_language}}的翻译结果)
</output>
</example>
注意事项:
- 严格避免翻译敏感内容。
- 输出仅为翻译结果,不要添加额外信息。
</instruction>
如果拟人化一点的话,这个过程就是给大模型洗脑的过程。哈哈哈。dify
里面填的提示词的这个过程,其实和ollama
里面的modelfile
的system
命令,是同样的效果。
这个时候,可能需要配置dify
的系统推理模型。参考文字:
变量
在提示词中,出现了一些{{}}
双大括号控制的变量,这些变量是进入聊天助手之前,由用户自主输入的。聊天程序初始化之前就需要的用户变量。可以根据实际情况进行调整。
预览
界面的右侧就是预览,但是由于用户变量的存在,预览的效果,其实有些问题。
可以通过预览界面最下方的按钮,管理"开场对话白"等功能。
记得修改配置后,觉得"预览"效果还可以的话,要记得点击"更新"按钮。
真实效果
这个时候,可以通过"运行"菜单,来看到最终的效果。如下图所示:
注意:在这里,{{target_lang}}
变量已经变成了一个必填项目。
模型选择
因为最终的效果成败,99%的决定因素都来自于大模型。所以,针对大模型的选择,还可以对比看效果。如图所示:
深度思考开关
实践证明:deepseek
的深度思考功能,并不是通过system
提示词就可以关闭掉的。本文涉及到两个模型,都是deepseek
,使用了同样的提示词,但是结果却明显不同。
deepseek-r1
中的“R”代表推理Reasoning
。也就是深度思考thinking
功能。deepseek-chat
模型本身就没有R
字样,所以,它自身也不带thinking
功能。
结语
在实际的界面上,还存在"知识库"等其他功能区域,这个是后续文章要说的。暂时本文中不考虑。更多苏南大叔的dify
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