這篇帶你從完全空白做到一個能上線的聊天機器人：它會用你的語氣說話，而且回答時會參考你上傳的文件。
不需要寫程式，但需要一把語言模型的 API Key——那筆費用不含在託管月費裡，這是最多人一開始沒搞清楚的事。
30 秒總覽
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 做出什麼 | 一個會依你的文件回答問題的聊天機器人 |
| 需要多久 | 第一次約 30～60 分鐘 |
| 需要準備 | Dify 實例、一把模型 API Key、幾份文件 |
| 會不會寫程式 | 不用 |
| 額外花費 | 模型呼叫費用，依用量計 |
| 最常卡住的地方 | 模型設定沒存好、文件解析失敗 |
開始前的準備
一個 Dify 實例
自架的話要處理多容器架構（API、Worker、前端、PostgreSQL、Redis、向量資料庫），官方建議 2 核 4 GB 起。不想處理的話 RoamerHost 有全託管版本，付款後約 60 秒開通。兩條路的成本差在這篇有完整試算。
一把模型 API Key
Dify 本身不含語言模型，你要自己接。常見的是 OpenAI 或 Anthropic，去對方的平台申請即可。
費用是分開的：託管月費付給主機商，模型呼叫費用付給模型供應商。剛開始測試時金額很小，但上線後跟用量成正比。
幾份要餵給它的文件
產品說明、服務條款、常見問答都可以。建議第一次先挑三到五份就好——文件少比較容易看出效果好壞，等流程通了再擴充。
步驟一：建立 Dify 實例並登入
在控制台開通後會拿到專屬子網域。第一次進去要建立管理員帳號，這組帳密就是之後的後台入口，記得存好。
步驟二：設定模型供應商
把 API Key 填進去
到「設定」→「模型供應商」，選你要用的供應商，貼上 API Key。
確認它真的存進去了
這是最常卡住的一步。填完之後回到列表，確認該供應商顯示為已設定；如果沒有，多半是 Key 前後夾帶了空白，或這把 Key 沒有對應模型的權限。
建議先在對方平台確認這把 Key 能正常呼叫，再拿來填。這樣出錯時你知道問題在哪一邊。
步驟三：建立 Chatbot 應用
在「工作室」新增應用，類型選 Chatbot。
其他類型先不用管：Chatbot 是對話型、Workflow 是流程型、Agent 會自己決定要用哪個工具。第一次做選 Chatbot 最單純，之後要進階再看工作流編排。
步驟四：寫 Prompt
先寫角色與界線
Prompt 決定機器人的個性與規則。實務上最有效的三件事：
- 講清楚它是誰——「你是某某公司的客服助理」
- 講清楚不知道時怎麼辦——這條最重要，沒寫的話它會編
- 講清楚語氣——正式或口語，用不用表情符號
不要一次寫太長
先寫五六句能動的版本，測過再加。一開始就寫兩百行的 Prompt，出問題時你不知道是哪一句造成的。
步驟五：建立知識庫並上傳文件
這一步決定機器人會不會胡說。文件上傳後系統會解析、分段、建立索引，然後在每次提問時撈出最相關的幾段。
分段大小、索引方式、檢索設定都會影響效果，細節在知識庫教學那篇。第一次先用預設值就好，等看到實際問題再調。
步驟六：把知識庫接到應用
回到你的 Chatbot，在「上下文」加入剛剛建的知識庫。沒有做這一步的話，機器人不會去讀那些文件——這是另一個很常見的漏掉。
步驟七：測試並發布
用真實問題測，不要用自己想的問題
找出客戶實際問過的十個問題，一題一題試。自己想的問題通常剛好是文件裡寫得最清楚的那些，測不出真正的漏洞。
看它引用了哪一段
回答下方會顯示引用來源。答錯的時候先看它撈到了什麼——如果撈到的段落根本不相關，問題在知識庫；如果撈對了卻答錯，問題在 Prompt。
這個判斷方式能省掉大量瞎猜。
下一步
- 知識庫回答不準 → 知識庫教學：分段、索引與檢索設定
- 要做多步驟的流程 → 工作流編排教學
- 要讓它去查外部系統 → Dify 加 n8n
- 資料變多之後變慢 → 知識庫變大之後
上線之後要做的三件事
一、把答錯的問題記下來
機器人上線第一週，最有價值的產出不是它答對的部分，是它答錯的清單。每一則答錯都對應到一個具體缺口——文件沒寫、分段切壞、或 Prompt 沒交代清楚。
建議直接開一份表格記：問題、它答了什麼、正確答案是什麼、問題出在哪一層。累積二十筆之後，你會發現錯誤集中在少數幾個原因上。
二、定期同步文件
來源文件改了，知識庫不會自動更新。價格、政策、服務範圍這類會變的內容尤其危險——機器人會很有自信地回答舊版資訊。
比較實際的做法是把「更新知識庫」綁進既有的流程：改價格的時候順手重傳，而不是另外排一個提醒。
三、盯住模型費用
託管月費是固定的，模型費用不是。使用量上來之後，那筆帳單會跟著長。影響最大的兩個變數是每次送給模型的內容量（受 Top-K 影響）與對話輪數。
剛上線的前兩週值得每天看一次用量，抓出正常水位，之後才知道什麼叫異常。
常見問題
Q：一定要付費才能用嗎？
Dify 本身是開源的。你要付的是兩筆：跑它的環境（自架的伺服器或託管月費），以及語言模型的呼叫費用。模型供應商多半有少量免費額度可以測試。
Q：機器人會編造答案怎麼辦？
先在 Prompt 裡明確寫「找不到資料就說不知道，不要猜」。如果還是會編，多半是知識庫撈不到正確段落——看引用來源就知道是哪一種情況。
Q：上傳 PDF 之後沒反應？
大型或掃描版 PDF 的解析很吃資源，可能要等，也可能失敗。掃描件建議先轉成文字再上傳。如果經常卡在這裡，看資源邊界那篇判斷是不是規格不夠。
Q：可以換模型嗎？
可以，隨時在應用設定裡切換。換模型之後 Prompt 通常要重調——同一段 Prompt 在不同模型上的表現差異比多數人想的大。
Q：做好的機器人怎麼放到官網？
Dify 提供可嵌入的網頁元件與 API。要跟自家系統深度整合的話走 API，只是想放個對話視窗的話用嵌入的方式最快。
資料來源與延伸連結
介面與功能會隨版本調整，操作前建議對照官方文件：
- Dify 官方文件
- Dify 版本更新紀錄——功能異動以此為準
- OpenAI API 文件與 Anthropic API 文件——申請 Key 與計價
延伸閱讀
- Dify Agent 教學：讓 AI 自己決定要用哪個工具
- Dify 是什麼：No-Code AI 應用開發平台介紹
- Dify 知識庫教學：分段、索引與檢索設定
- Dify 工作流編排教學：從單輪問答到多步驟流程
- Dify 常見問題：API Key、知識庫調校與資源配置
- RoamerHost Dify 託管方案
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