Dify v0.7.0：会话变量 & 变量赋值节点 - 实现 LLM 应用的精准记忆功能

主要观点总结

文章介绍了Dify如何通过引入会话变量和变量赋值节点来帮助开发者更精准地管理LLM应用的记忆，以满足特定场景下的存储和使用需求。会话变量用于存储和引用上下文信息，而变量赋值节点则用于设置和写入会话变量。结合使用，它们使得LLM应用能够更灵活地存储和引用特定信息，实现更个性化的多轮对话交互。文章还介绍了一些典型的应用场景，如门诊导诊助手、对话摘要、数据分析助手和创意写作等。

关键观点总结

关键观点1: Dify引入了会话变量和变量赋值节点以解决LLM在记忆管理上的问题。

会话变量用于存储和引用上下文信息，而变量赋值节点则用于设置和写入会话变量。这些功能提升了LLM在生产环境中的实际应用能力。

关键观点2: 会话变量的优势

会话变量允许开发者在变量级别管理信息，实现更精准的上下文存储；支持多种数据类型，包括字符串、数字、对象和数组，易于处理复杂的结构化数据；可以与工作流中的变量赋值节点配合使用，实现在工作流中的任意位置写入或更新变量值。

关键观点3: 变量赋值节点的功能

变量赋值节点可以为支持写入的变量赋值，如会话变量。开发者可以使用它记录用户的偏好，并在后续对话中持续引用这些信息。

关键观点4: 典型应用场景

会话变量和变量赋值节点可以应用于多种场景，如门诊导诊助手、对话摘要、数据分析助手和创意写作等。这些应用场景展示了会话变量和变量赋值节点的强大功能，能够满足各种复杂的应用需求。

文章预览

如何帮助开发者更精准地管理 LLM 应用的记忆，以满足特定场景下的存储和使用需求，一直是 Dify 近期探索的核心问题。 尽管 LLM 拥有长度不等的上下文窗口，能够存储聊天记录，但由于其注意力机制的限制，常常出现记忆丢失或无法准确聚焦于特定信息的情况，难以满足复杂应用场景的需求。 为了解决这一问题，Dify 在最新版本中引入了会话变量和变量赋值节点。 两者配合使用，使得通过 Chatflow 构建的 LLM 应用在记忆管理上更加灵活、可控，解决了 LLM 在精细管理特定记忆方面的不足。 这些功能使 LLM 应用能够读取和写入用户输入的关键信息，从而满足特定应用的需求，提升了 LLM 在生产环境中的实际应用能力。 💬  会话变量：更精准的上下文记忆存储 会话变量用于在 LLM 应用中存储和引用上下文信息。 在单个 Chatflow 会话内，开发者可以通过 ………………………………