【实战】Dify从0到100进阶--中药科普助手（1）

一、开发目标

构建一款“中药科普助手”，能够与用户进行多轮对话，针对用户提出的中药材名称或相关问题，提供：

1. 药材概述：拉丁学名、性味归经、主要成分、功效与主治等；
2. 使用说明：常用剂量、炮制方法、注意事项和禁忌；
3. 配伍与用法：常见方剂及配伍要点；
4. 图片展示：调用专门接口获取高清药材图片，帮助用户直观了解。
   

二、整体架构

┌─────────┐       ┌───────────┐       ┌──────────┐
│  用户端  │──┐    │   Agent   │──┐    │   MCP    │──→ 中药知识库/API  
└─────────┘  │    └───────────┘  │    └──────────┘│                    ││    ┌───────────┐   │└───▶│   模型层   │◀─┘└───────────┘

1. 用户端

   • 支持文本对话，自动拼接对话上下文。
   • 前端可选项：Web、微信小程序、移动 App 等。

2. Agent 策略（版本 0.2.2）

   • 模式：ReAct（Reasoning + Acting）
   • 工具调用：
     • Function Calling（预留，当前主要以 ReAct 为主）
     • MCP 调用
   • 流程：
     1. 接收用户输入 {{sys.query}}
     2. 判断是否为中药材相关询问
        • 若是：
          1. 调用 get_yaocai_image → 获取药材图片
          2. 调用 get_yaocaiInfo → 获取药材详细信息
        • 否则：
          • 直接由模型结合上下文返回通用回复

3. MCP / SSE 工具（版本 0.2.1）

   • 通过 SSE（Server‑Sent Events）/ StreamableHTTP 与插件后端实时通信
   • 配置示例：

     {"mcpServers": {"zhongyao_mcp": {"type": "sse","url":  "http://10.16.7.24:8003/sse"}}
     }
     

4. 模型

   • 选用 Qwen2.5-32B-Instruct，对话生成能力强，擅长长文本与专业知识输出。

三、核心指令逻辑

// 接收用户输入
你需要先对用户的输入进行判断，用户的输入为：{{sys.query}}// 逻辑分支
if 用户输入与中药材相关：// 获取并展示调用 get_yaocai_image()  → 返回图片资源链接或二进制数据调用 get_yaocaiInfo()   → 返回中药详尽信息
else:// 通用回复由 Qwen2.5-32B-Instruct 生成并返回

• get_yaocai_image 参数：

  • name（药材名称，字符串）
  • size（可选，图片尺寸）

• get_yaocaiInfo 参数：

  • name（药材名称，字符串）