定义
调用大语言模型的能力，处理用户在 “开始” 节点中输入的信息（自然语言、上传的文件或图片），给出有效的回应信息。
一、应用场景
LLM节点是Chatflow/Workflow的核心处理单元，支持以下功能：
意图识别：客服场景的用户问题分类 文本生成：文章/内容自动生成 内容分类：邮件自动分类（咨询/投诉/垃圾） 文本转换：多语言翻译 代码生成：业务代码/测试用例编写 RAG：知识库问答信息重组 图像理解：Vision模型图像解析 文件分析：文档内容识别处理
二、配置示例
在应用编辑页中，点击鼠标右键或轻点上一节点末尾的 + 号，添加节点并选择 LLM。
配置步骤 ?
1. 模型选择
支持主流模型：OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列、Google Gemini等 选择依据：推理能力/成本/响应速度/上下文窗口 前置条件：初次使用Dify,需在[系统设置-模型供应商]完成配置
2. 配置模型参数设置
预设参数模板： 创意模式：高随机性 平衡模式：中等控制 精确模式：低随机性 核心参数说明： 参数 范围 作用 温度 0-1 控制输出随机性 Top P 0-1 控制候选词多样性 存在惩罚 ≥0 抑制重复内容 频率惩罚 ≥0 降低高频词出现
3. 上下文配置（可选）
支持知识库检索结果变量输入 变量类型：上下文变量/图片变量/文件变量
4. 提示词编排
聊天模型结构： SYSTEM：系统级指令 USER：用户输入模拟 ASSISTANT：期望响应格式 辅助工具： 提示生成器：AI辅助生成
变量插入：支持 /或{呼出菜单高级模板：Jinja-2语法支持
5. 高级功能
记忆机制： 记忆窗口：动态/固定历史记录量 角色命名：自定义对话角色前缀 错误处理： 自动重试：最大10次/间隔5秒 异常分支：错误隔离与备用流程 文件处理： Vision模型：需单独启用 文档解析：需连接文档提取器节点
三、特殊变量说明
图片变量:具备视觉能力的 LLM 可以通过变量读取应用使用者所上传的图片。开启 VISION 后，选择图片文件的输出变量完成设置。 文件变量:部分 LLMs（例如 Claude 3.5 Sonnet）已支持直接处理并分析文件内容，因此系统提示词已允许输入文件变量。为了避免潜在异常，应用开发者在使用该文件变量前需前往 LLM 官网确认 LLM 支持何种文件类型。
会话历史:为了在文本补全类模型（例如 gpt-3.5-turbo-Instruct）内实现聊天型应用的对话记忆，Dify 在原提示词专家模式（已下线）内设计了会话历史变量，该变量沿用至 Chatflow 的 LLM 节点内，用于在提示词中插入 AI 与用户之间的聊天历史，帮助 LLM 理解对话上文。
会话历史变量应用并不广泛，仅在 Chatflow 中选择文本补全类模型时可以插入使用。
模型参数:模型的参数会影响模型的输出效果。不同模型的参数会有所区别。下图为gpt-4的参数列表
主要的参数名词解释如下：
如果你不理解这些参数是什么，可以选择加载预设，从创意、平衡、精确三种预设中选择
温度： 通常是0-1的一个值，控制随机性。温度越接近0，结果越确定和重复，温度越接近1，结果越随机。
Top P： 控制结果的多样性。模型根据概率从候选词中选择，确保累积概率不超过预设的阈值P。
存在惩罚： 用于减少重复生成同一实体或信息，通过对已经生成的内容施加惩罚，使模型倾向于生成新的或不同的内容。参数值增加时，对于已经生成过的内容，模型在后续生成中被施加更大的惩罚，生成重复内容的可能性越低。
频率惩罚： 对过于频繁出现的词或短语施加惩罚，通过降低这些词的生成概率。随着参数值的增加，对频繁出现的词或短语施加更大的惩罚。较高的参数值会减少这些词的出现频率，从而增加文本的词汇多样性。
四、高级功能
记忆： 开启记忆后问题分类器的每次输入将包含对话中的聊天历史，以帮助 LLM 理解上文，提高对话交互中的问题理解能力。
记忆窗口： 记忆窗口关闭时，系统会根据模型上下文窗口动态过滤聊天历史的传递数量；打开时用户可以精确控制聊天历史的传递数量（对数）。
对话角色名设置： 由于模型在训练阶段的差异，不同模型对于角色名的指令遵循程度不同，如 Human/Assistant，Human/AI，人类/助手等等。为适配多模型的提示响应效果，系统提供了对话角色名的设置，修改对话角色名将会修改会话历史的角色前缀。
Jinja-2 模板： LLM 的提示词编辑器内支持 Jinja-2 模板语言，允许你借助 Jinja2 这一强大的 Python 模板语言，实现轻量级数据转换和逻辑处理，参考官方文档。
错误重试：针对节点发生的部分异常情况，通常情况下再次重试运行节点即可解决。开启错误重试功能后，节点将在发生错误的时候按照预设策略进行自动重试。你可以调整最大重试次数和每次重试间隔以设置重试策略。
最大重试次数为 10 次
最大重试间隔时间为 5000 ms
结构化输出：确保 LLM 返回的数据格式可用、稳定、可预测，减少错误处理和格式转换的工作。
LLM → JSON Schema 编辑器JSON Schema 编辑器让你能够定义 LLM 返回的数据结构，确保输出可解析、可复用、可控。支持可视化编辑模式和代码编辑模式，适配不同复杂度的需求。
特性节点级能力：适用于所有模型的结构化输出定义和约束 原生支持：结构化输出模型可直接使用 JSON Schema 兼容模式：非结构化模型通过提示词引导输出（不保证解析成功率）
编辑器入口
路径：LLM 节点 > 输出变量 > 开启结构化开关 > 配置
支持可视化编辑窗口与代码编辑窗口无缝切换
可视化编辑模式
适用场景
简单字段定义（如 name/email/age）不熟悉 JSON Schema 语法 需要快速迭代字段结构
添加字段?
点击「添加子字段」按钮 配置参数： {
"type": "string",
"enum": ["red", "green", "blue"]
}
字段名（必填） 字段类型：string/number/object/array 等 描述：帮助 LLM 理解字段含义 必填：强制返回该字段 枚举值：限制可选范围
（注：此文档基于提供的技术说明整理，实际配置请以平台最新文档为准）
