# 创建对话应用步骤
创建步骤:
  1: "进入应用管理页面"
  2: "选择创建对话型应用"
  3: "填写应用信息:
     - 应用名称
     - 应用描述
     - 应用图标"
  4: "配置对话设置:
     - 系统提示词
     - 模型选择
     - 参数配置"
  5: "选择知识库（可选）"
  6: "保存并测试"

# 系统提示词配置
提示词设计:
  角色定义: "定义AI的角色和身份"
  行为规范: "规定AI的行为准则"
  输出格式: "指定输出格式要求"
  上下文说明: "说明如何使用上下文信息"

示例:
  角色: "你是一个专业的客服助手"
  行为: "礼貌、专业、准确回答用户问题"
  格式: "使用清晰的结构化回答"
  上下文: "基于知识库内容回答问题"

# 知识库集成配置
集成配置:
  知识库选择:
    - 选择一个或多个知识库
    - 设置检索优先级
  
  检索配置:
    - Top K: "检索结果数量"
    - 相似度阈值: "最低相似度"
    - 检索模式: "语义检索或混合检索"
  
  上下文构建:
    - 如何组合检索结果
    - 上下文长度限制
    - 相关性排序

# 对话参数配置
参数配置:
  Temperature:
    - 范围: 0-2
    - 默认: 0.7
    - 作用: "控制回答的随机性"
    - 建议: "创意内容用高值，准确回答用低值"
  
  Max Tokens:
    - 作用: "限制回答的最大长度"
    - 建议: "根据需求设置，避免过长"
  
  Top P:
    - 范围: 0-1
    - 默认: 1
    - 作用: "核采样参数"
  
  Frequency Penalty:
    - 范围: -2到2
    - 作用: "减少重复内容"

# 创建工作流应用步骤
创建步骤:
  1: "选择创建工作流应用"
  2: "填写应用信息"
  3: "设计工作流:
     - 添加开始节点
     - 添加处理节点
     - 连接节点
     - 配置节点参数"
  4: "设置输入输出"
  5: "测试工作流"
  6: "发布应用"

# 工作流设计示例：智能客服
工作流设计:
  开始节点:
    输入: "user_query（用户问题）"
  
  知识库检索节点:
    查询: ""
    知识库: "客服知识库"
    Top K: 3
  
  LLM节点:
    提示词: |
      基于以下知识库内容回答用户问题：
      
      
      用户问题：
    
    模型: "GPT-4"
    Temperature: 0.7
  
  条件判断节点:
    条件: "包含'无法回答'"
    True分支: "转人工客服"
    False分支: "返回答案"
  
  结束节点:
    输出: ""

# 复杂工作流：数据分析应用
工作流设计:
  步骤1: "接收数据查询请求"
  步骤2: "代码执行节点 - 数据预处理"
  步骤3: "HTTP请求节点 - 调用数据分析API"
  步骤4: "代码执行节点 - 数据后处理"
  步骤5: "条件判断 - 判断数据质量"
  步骤6a: "LLM节点 - 生成分析报告（高质量）"
  步骤6b: "变量设置 - 设置错误信息（低质量）"
  步骤7: "HTTP请求 - 发送通知"
  步骤8: "结束节点 - 返回结果"

# 创建助手应用
助手应用特点:
  专业领域: "针对特定领域的专业助手"
  工具集成: "可以集成外部工具和API"
  多轮对话: "支持复杂的多轮对话"
  上下文记忆: "保持对话上下文"

创建步骤:
  1: "选择创建助手应用"
  2: "配置助手角色和能力"
  3: "集成工具和知识库"
  4: "设置对话参数"
  5: "测试和优化"

# 工具集成配置
工具类型:
  API工具:
    - HTTP请求工具
    - RESTful API集成
    - 自定义API调用
  
  代码工具:
    - Python代码执行
    - 数据处理工具
    - 计算工具
  
  数据库工具:
    - 数据库查询
    - 数据更新
    - 数据导出

# 应用基础配置
基础配置:
  应用信息:
    - 名称: "应用显示名称"
    - 描述: "应用功能描述"
    - 图标: "应用图标"
    - 标签: "应用分类标签"
  
  访问设置:
    - 公开访问: "是否公开"
    - 访问密码: "访问密码（可选）"
    - API访问: "是否启用API"

# 高级配置选项
高级配置:
  模型配置:
    - 默认模型: "选择默认使用的模型"
    - 模型切换: "允许用户切换模型"
    - 模型限制: "限制可用的模型"
  
  功能配置:
    - 多轮对话: "是否支持多轮对话"
    - 上下文记忆: "上下文记忆长度"
    - 流式输出: "是否启用流式输出"
  
  安全配置:
    - 内容过滤: "内容安全过滤"
    - 频率限制: "API调用频率限制"
    - 访问日志: "记录访问日志"

# 对话测试
测试方法:
  单轮测试:
    - 输入测试问题
    - 检查回答质量
    - 验证知识库检索
  
  多轮测试:
    - 测试上下文记忆
    - 测试对话连贯性
    - 测试错误处理
  
  边界测试:
    - 空输入测试
    - 超长输入测试
    - 特殊字符测试

# 工作流测试
测试方法:
  节点测试:
    - 逐个测试节点
    - 检查节点输出
    - 验证数据流
  
  流程测试:
    - 测试完整流程
    - 测试分支逻辑
    - 测试错误处理
  
  性能测试:
    - 测试响应时间
    - 测试并发处理
    - 测试资源使用

# 发布前检查清单
检查项:
  功能检查:
    - [ ] 所有功能正常
    - [ ] 错误处理完善
    - [ ] 用户体验良好
  
  性能检查:
    - [ ] 响应时间合理
    - [ ] 资源使用正常
    - [ ] 并发支持良好
  
  安全检查:
    - [ ] 输入验证完善
    - [ ] 权限控制正确
    - [ ] 日志记录完整

# 发布流程
发布步骤:
  1: "完成应用开发和测试"
  2: "进行发布前检查"
  3: "配置发布设置:
     - 选择发布环境
     - 设置访问权限
     - 配置API密钥"
  4: "发布应用"
  5: "验证发布结果"
  6: "监控应用运行"

# 版本管理
版本控制:
  版本号: "使用语义化版本号"
  版本说明: "记录版本变更内容"
  回滚机制: "支持版本回滚"
  灰度发布: "支持灰度发布（可选）"

# 使用统计
统计指标:
  访问量: "应用访问次数"
  用户数: "使用用户数量"
  对话数: "对话轮次统计"
  Token使用: "模型Token消耗"
  
  性能指标:
    - 平均响应时间
    - 错误率
    - 成功率

# 日志分析
日志内容:
  访问日志: "记录所有访问"
  错误日志: "记录错误信息"
  性能日志: "记录性能数据"
  
  分析维度:
    - 时间维度
    - 用户维度
    - 功能维度

# 设计原则
设计原则:
  用户导向: "以用户需求为中心"
  简洁明了: "界面和交互简洁"
  性能优先: "保证响应速度"
  可维护性: "代码和配置清晰"

# 开发流程
开发流程:
  1: "需求分析"
  2: "应用设计"
  3: "功能开发"
  4: "测试验证"
  5: "优化改进"
  6: "发布上线"
  7: "持续维护"