使用Dify开发旅游推荐文案生成器的全过程记录
在内容营销竞争日益激烈的今天，旅游平台每天要面对成千上万个目的地和用户画像组合。如何快速、高质量地生成富有吸引力的推荐文案？传统依赖人工撰写的方式早已不堪重负——效率低、成本高、风格难统一，更别提个性化定制了。
就在我们团队为这个问题头疼时，Dify 的出现彻底改变了我们的开发思路。它不是另一个大模型 API 封装工具，而是一个真正能让 AI 应用“跑起来”的工程化平台。接下来我要分享的，是我们如何用不到三天时间，从零搭建出一个稳定可用的旅游推荐文案生成系统的真实过程。
为什么选择 Dify？
市面上做文本生成的方案不少：直接调 OpenAI 接口、基于 LangChain 自建 RAG 系统、或者用 Hugging Face 模型本地部署……但这些方式都有个共同痛点——胶水代码太多。
你需要自己处理输入清洗、上下文拼接、错误重试、日志记录、API 封装……一旦涉及知识检索或函数调用，整个流程就会变得异常复杂。而 Dify 最打动我的一点是：它把 AI 应用当成一个“产品”来设计，而不是一段代码。
通过可视化流程图，你可以像搭积木一样组织整个生成逻辑。更重要的是，非技术人员也能看懂这个流程——市场同事可以参与调整 prompt 模板，产品经理能实时预览输出效果，这种协作效率是纯代码项目难以企及的。
我们的系统是怎么工作的？
想象这样一个场景：一位年轻用户想在春天去丽江旅行，喜欢徒步和摄影，预算中等。他提交表单后，后台发生了什么？
首先，前端将{"destination": "云南丽江", "season": "春季", ...}发送到 Dify 提供的 API。接着，Dify 开始执行预先编排好的工作流：
提取关键参数
输入节点自动解析 JSON 字段，并注入后续流程所需的变量，比如{{destination}}、{{interests}}。智能检索目的地知识
这是最关键的一步。我们提前上传了一份《中国旅游指南》PDF 文件，Dify 已将其切片并存入向量数据库。当用户查询“丽江”时，系统会检索出相关段落：玉龙雪山的最佳观赏季节、纳西族东巴文化的特色活动、雨季前的气候特点等。构造结构化 Prompt
不再是简单丢一句“写篇旅游文案”，而是精心设计的模板：
```
你是一位资深旅游博主，请根据以下信息撰写一篇面向年轻游客的旅行推荐文案：
【目的地】: {{destination}}
【季节特点】: {{season_info}}
【用户偏好】: {{interests}}
【预算水平】: {{budget_level}}
要求：
- 语言生动活泼，有代入感
- 包含至少3个推荐理由
- 字数控制在200字以内
- 结尾附一句号召性语句
参考资料：
{{retrieved_context}}
```
- 调用大模型生成初稿
我们选择了通义千问 Qwen-Max 作为主模型。实测发现它在中文语境下的表达更自然，尤其擅长营造氛围感。一次典型的请求耗时约 1.8 秒，输出结果如下：
春天的丽江，是时候出发了！漫步古城青石板路，邂逅纳西族千年文化；登顶玉龙雪山，捕捉日照金山的绝美瞬间；走进束河小镇，在咖啡馆里晒着暖阳发呆。中等预算也能玩得尽兴，民宿+包车自由行刚刚好。背上行囊，去遇见属于你的风花雪月吧！
- 后处理与格式标准化
原始输出可能存在多余空行或标点不一致的问题。我们在流程末尾加入了一个“代码节点”，用于清理文本并补充元数据（如标签、标题）。其中最实用的是价格格式化函数：
import re def format_price(raw_price): match = re.search(r'(\d+\.?\d*)', str(raw_price)) if not match: return "价格待询" price_num = float(match.group(1)) if price_num < 1000: return f"¥{price_num:.0f} 起" else: return f"¥{price_num/10000:.1f}万 起" formatted_price = format_price(input_data.get("raw_price")) output_data = {"formatted_price": formatted_price}这段脚本运行在沙箱环境中，确保安全的同时完成了数据清洗任务。
- 返回结构化响应
最终输出如下 JSON，便于前端灵活展示：
{ "title": "春游丽江｜徒步雪山·探秘纳西", "content": "春天的丽江，是时候出发了！...", "tags": ["春季旅游", "徒步胜地", "民族文化"], "estimated_cost": "¥3.5万 起" }整个流程无需一行外部代码驱动，全部在 Dify 内部完成。
遇到了哪些坑？又是怎么解决的？
问题一：模型“编故事”怎么办？
初期测试时我们发现，即使接入了知识库，模型仍可能虚构信息。例如声称“丽江每年四月举办国际热气球节”——实际上根本没有这回事。
解决方案：强化 RAG 控制策略。
- 提高相似度阈值（从 0.6 提升至 0.75），避免返回弱相关片段；
- 在 prompt 中明确指令：“所有信息必须来自参考资料，禁止推测未提及内容”；
- 启用“引用溯源”功能，让每条生成句子都能关联到原始文档位置。
经过优化后，事实错误率下降了 90% 以上。
问题二：不同批次文案风格不一致
同一目的地，有时输出文艺风，有时又变成促销口吻，品牌调性完全失控。
破局点在于“固化模板 + 风格锚定”。我们在 prompt 中加入了风格示例：
请模仿以下语气写作： “在鼓浪屿的转角，听见海风与钢琴声交织；在凤凰古城的夜晚，看灯火点亮沱江两岸。”同时限制模型温度参数（temperature=0.7），抑制过度创造性。最终实现了“专业而不冰冷，热情而不浮夸”的统一语感。
问题三：多人协作时配置混乱
最初只有我一个人维护应用，后来市场部同事也想调整文案模板。结果他们误删了知识检索节点，导致全线崩溃。
教训催生了规范流程：
- 开启版本管理，每次变更自动生成快照；
- 设置开发 / 测试 / 生产三套环境，修改先在测试环境验证；
- 给非技术成员分配“编辑者”权限，禁止删除核心节点；
- 所有重大更新需审批合并，类似 Git 工作流。
现在团队协作顺畅多了，甚至运营人员能独立完成 A/B 测试：A 组用感性口号，B 组强调性价比，对比点击率后再决定上线版本。
性能与成本，真的可控吗？
很多人担心这类系统的运行成本。我们的实践数据显示：单次请求平均消耗约 1200 tokens（输入 700 + 输出 500），使用 Qwen-Max 单价约为 ¥0.012 / 千 tokens，也就是说每生成一篇文案成本不到 ¥0.02。
但这不意味着可以放任不管。我们做了几项关键优化：
- 启用缓存机制：对相同输入参数组合（如“丽江+春季+中等预算”）返回历史结果，命中率高达 40%，大幅减少重复调用。
- 预加载高频知识：将北京、三亚、西安等热门城市的摘要提前缓存，跳过在线检索步骤。
- 设置最大长度限制：强制
max_tokens=500，防止模型无限生成。 - 私有化部署：敏感字段（如手机号、身份证）绝不进入公有云实例，核心系统部署在企业内网。
目前系统支持每分钟上百次并发请求，P95 响应时间稳定在 2.5 秒以内。
它只是个玩具，还是真能落地？
三个月上线以来，这套系统已累计生成超 8 万篇文案，覆盖国内 300+ 目的地。更重要的是，它带来的不仅是效率提升，更是思维方式的转变。
以前，我们要花两周策划一次专题活动；现在，早上开会提出创意，中午就能看到样本文案，下午就能投放测试。这种敏捷性让我们敢于尝试更多细分场景：银发族康养游、亲子研学路线、小众秘境探险……每一个都可以快速构建专属模板。
最让我意外的是，连客服团队也开始借用这套系统。他们复制流程，改成“常见问题解答生成器”，输入用户问题自动输出标准回复，再由人工复核发布。原来一个只能做文案的工具，摇身一变成了跨部门的 AI 中枢。
写在最后
Dify 并没有发明什么新算法，它的价值在于把复杂的 AI 工程简化成了可操作的产品逻辑。它让我们不再纠结于“怎么调 API”，而是专注于“用户到底需要什么样的内容”。
当然，它也不是万能药。如果你需要极致性能优化、深度模型微调或特殊硬件加速，依然绕不开代码开发。但对于大多数业务级应用来说，Dify 提供了一条更现实的路径：用最低的成本，最快验证你的 AI 创意是否成立。
未来我会继续探索它的边界——比如结合天气 API 实现动态行程建议，或是接入用户行为数据做个性化排序。但有一点已经很清晰：AI 应用的开发，正在从“程序员专属”走向“全民共创”。而 Dify，正是那座连接梦想与落地的桥。
