您提到的“多轮记忆回答”在 Dify 中通常指让 AI 记住对话历史，从而在后续对话中给出连贯的回答。Dify 主要通过 Chatflow 类型应用 和 LLM 节点的记忆功能 来实现。
🚀 核心实现方式
实现多轮记忆回答，需遵循以下三个关键步骤：
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创建 Chatflow 应用
在 Dify 中新建应用时，请务必选择 Chatflow 类型。Chatflow 是专为多轮对话设计的，内置了记忆能力，可以自动将对话历史传递给后续的 LLM 节点。而 Workflow 类型则更适合单次、无状态的任务 。
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开启 LLM 节点的记忆功能
在 Chatflow 的编辑界面，添加一个 LLM 节点，并在其属性设置中找到 “记忆 (Memory)” 选项并开启。您可以设置一个“记忆窗口”（例如最近 20 轮对话），以控制 AI 能“记住”多长的上下文。这个记忆会在同一会话（session）中持续累积 。
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正确引用上下文
在 LLM 节点的 System Prompt 中，通过
{{#context#}}或类似变量（具体格式请以 Dify 界面提示为准）来引用对话历史和用户输入。这样，模型在生成回答时就能感知到完整的上下文 。
💡 快速上手示例
您可以按照以下步骤验证多轮记忆效果：
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创建应用：新建一个名为“记忆测试”的 Chatflow 应用。
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配置节点：在默认的“开始”和“直接回复”节点之间，添加一个 LLM 节点。
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设置记忆：在该 LLM 节点的设置中，开启 “记忆” 功能，并将“记忆窗口”设为最近 10 轮。
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编写提示词：在 System Prompt 中写入类似指令：
text
你是一个友好的助手。请根据对话历史和当前问题，给出连贯的回答。
对话历史：{{#context#}}
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测试：点击“预览”，进行多轮提问，例如：
- 第一轮：“我叫小明。”
- 第二轮：“我刚才说了我叫什么？”
- 第三轮：“我上一轮问了你什么问题？”
如果 AI 能正确回答“你刚才说你叫小明”以及复述上一轮的问题，即说明多轮记忆配置成功 。
📌 关键概念与 API 使用
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会话 ID (
sys.conversation_id)Dify 会自动为每个对话生成唯一的
sys.conversation_id，用于区分不同的会话。在通过 API 调用时，保持conversation_id不变，即可实现多轮对话的记忆 。 -
记忆的作用域
LLM 节点的记忆功能通常是节点级别的。这意味着，在同一个 Chatflow 中，不同 LLM 节点可以共享或拥有独立的记忆配置。在编排复杂流程时，需注意这一点 。
