# 需求分析步骤
分析步骤:
  1: "明确应用目标"
  2: "识别用户需求"
  3: "确定功能范围"
  4: "评估技术可行性"
  5: "制定实施方案"

# 架构设计原则
设计原则:
  简单优先: "从简单开始，逐步复杂化"
  模块化: "将功能拆分为模块"
  可扩展: "预留扩展空间"
  可维护: "便于后续维护"

# 提示词设计最佳实践
设计实践:
  角色明确: "清晰定义AI角色"
  任务具体: "使用具体明确的指令"
  格式规范: "指定输出格式"
  上下文管理: "合理使用上下文"
  
  示例:
    好的提示词: |
      你是一位专业的Python开发专家。
      请根据以下需求生成代码：
      - 功能：
      - 语言：Python 3.9+
      - 要求：遵循PEP 8规范，添加注释
      
      输出格式：
      ```python
      # 代码
      ```
    
    差的提示词: "写个代码"

# 文档准备建议
准备建议:
  文档质量:
    - 确保内容准确完整
    - 使用清晰的结构
    - 避免格式混乱
  
  文档组织:
    - 按主题分类
    - 使用清晰的标题
    - 保持适当长度
  
  元数据:
    - 添加丰富的元数据
    - 使用标签分类
    - 记录文档来源

# 分块策略建议
策略建议:
  分块大小:
    - 推荐: 500-1000字符
    - 根据文档类型调整
    - 测试最优大小
  
  重叠大小:
    - 推荐: 50-100字符
    - 保持上下文连续性
    - 避免过度重叠
  
  分块方法:
    - 结构化文档: 固定大小
    - 自然语言: 语义分块
    - 代码文档: 按函数/类分块

# 检索优化建议
优化建议:
  Top K设置:
    - 一般场景: 3-5个
    - 复杂场景: 5-10个
    - 根据需求调整
  
  相似度阈值:
    - 推荐: 0.7-0.8
    - 过滤低质量结果
    - 提高相关性
  
  混合检索:
    - 结合语义和关键词
    - 平衡精度和速度
    - 提高检索质量

# 工作流结构设计
结构设计:
  层次清晰: "使用清晰的层次结构"
  模块化: "将复杂逻辑拆分为模块"
  可读性: "使用清晰的节点命名"
  文档化: "添加注释和说明"

# 错误处理最佳实践
错误处理:
  全面覆盖: "处理所有可能的错误"
  友好提示: "提供清晰的错误信息"
  降级处理: "提供降级方案"
  日志记录: "记录错误信息便于排查"

# 性能优化实践
优化实践:
  并行处理: "尽可能使用并行执行"
  缓存利用: "合理使用缓存"
  数据精简: "减少不必要的数据传输"
  异步处理: "使用异步提高响应"

# 智能客服系统案例
系统设计:
  功能模块:
    - 知识库: "产品知识、常见问题"
    - 工作流: "问题分类、答案生成、转人工"
    - 多轮对话: "上下文记忆、意图识别"
  
  技术实现:
    - 知识库检索: "快速检索相关答案"
    - LLM生成: "基于检索内容生成回答"
    - 情感分析: "识别用户情绪"
    - 转人工: "复杂问题转人工处理"
  
  效果:
    - 回答准确率: 85%+
    - 响应时间: <2秒
    - 用户满意度: 90%+

# 内容生成系统案例
系统设计:
  功能模块:
    - 需求分析: "解析生成需求"
    - 素材收集: "知识库检索、外部API"
    - 内容生成: "多步骤生成流程"
    - 质量检查: "内容质量验证"
  
  工作流:
    1: "接收生成需求"
    2: "分析需求并提取关键信息"
    3: "并行收集素材"
    4: "生成内容大纲"
    5: "生成详细内容"
    6: "质量检查和优化"
    7: "输出最终内容"
  
  效果:
    - 生成速度: 30秒/篇
    - 内容质量: 高质量
    - 用户满意度: 高

# 数据分析助手案例
系统设计:
  功能模块:
    - 数据查询: "自然语言查询数据"
    - 数据分析: "自动分析数据"
    - 报告生成: "生成分析报告"
    - 可视化: "生成图表"
  
  技术实现:
    - 代码执行节点: "执行数据分析代码"
    - HTTP请求节点: "调用数据分析API"
    - LLM节点: "生成分析报告"
  
  效果:
    - 查询准确率: 90%+
    - 分析速度: 快速
    - 报告质量: 专业

# 检索不准确问题
问题原因:
  - 分块策略不当
  - 向量模型不合适
  - 检索参数设置不当
  - 文档质量不高

解决方案:
  1: "优化分块策略:
    - 调整分块大小
    - 使用语义分块
    - 优化重叠大小"
  
  2: "选择合适的向量模型:
    - 测试不同模型
    - 选择最适合的模型"
  
  3: "优化检索参数:
    - 调整Top K值
    - 设置相似度阈值
    - 使用混合检索"
  
  4: "提高文档质量:
    - 确保文档完整
    - 使用清晰结构
    - 添加必要上下文"

# 工作流性能问题
问题原因:
  - 节点过多
  - 串行执行
  - 数据量大
  - API调用慢

解决方案:
  1: "优化工作流结构:
    - 减少节点数
    - 合并相似节点
    - 简化流程"
  
  2: "使用并行执行:
    - 识别可并行节点
    - 使用并行处理
    - 优化数据流"
  
  3: "优化数据处理:
    - 减少数据量
    - 使用缓存
    - 批量处理"
  
  4: "优化API调用:
    - 使用连接池
    - 设置合理超时
    - 异步处理"

# 成本控制问题
控制策略:
  模型选择:
    - 简单任务用便宜模型
    - 复杂任务用高级模型
    - 按需切换模型
  
  Token优化:
    - 精简提示词
    - 减少上下文长度
    - 优化输出长度
  
  缓存利用:
    - 缓存常见查询
    - 复用计算结果
    - 减少重复调用
  
  监控告警:
    - 监控Token消耗
    - 设置成本上限
    - 及时告警

# 开发经验总结
经验总结:
  迭代开发:
    - 从简单版本开始
    - 逐步增加功能
    - 持续优化改进
  
  测试驱动:
    - 充分测试
    - 边界测试
    - 性能测试
  
  文档记录:
    - 记录设计决策
    - 记录问题解决
    - 记录优化经验

# 优化经验分享
优化经验:
  性能优化:
    - 先测量再优化
    - 识别瓶颈
    - 渐进优化
  
  成本优化:
    - 监控成本
    - 优化模型选择
    - 合理使用缓存
  
  质量优化:
    - 持续改进提示词
    - 优化知识库
    - 提高检索质量

# 学习路径建议
学习阶段:
  基础阶段:
    - 了解Dify基本概念
    - 完成简单应用
    - 掌握基础功能
  
  进阶阶段:
    - 复杂工作流设计
    - 知识库优化
    - 性能优化
  
  高级阶段:
    - 插件开发
    - 生产环境部署
    - 企业级应用

# 实践建议
实践建议:
  项目驱动:
    - 通过项目学习
    - 解决实际问题
    - 积累经验
  
  社区参与:
    - 参与开源社区
    - 分享经验
    - 学习他人经验
  
  持续学习:
    - 关注新功能
    - 学习最佳实践
    - 持续改进