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

先说个核心判断：如何帮开发者更精准地管理 LLM 应用的记忆，让它能在特定场景下按需存储和调用信息，一直是 Dify 近期探索的重点。LLM 本身虽然自带上下文窗口、能存聊天记录，但注意力机制决定了它经常“记不住”或者“抓不住重点”——你问它一个关键信息，它可能早就在冗长的对话历史里迷失了。这种情况在复杂应用场景中尤为棘手。

那具体怎么解决？Dify 最新版本引入的

和，就是为此设计的。两者搭配使用，让 Chatflow 构建的应用在记忆管理上变得灵活可控，也顺带填补了 LLM 在精细管理特定记忆方面的短板。这样一来，应用能读、能写用户输入的关键信息，生产环境下的落地能力自然就上了一个台阶。

会话变量：不只是记对话，而是精准存上下文

会话变量的核心作用，是在单个 Chatflow 会话里，帮你临时存储并随时引用上下文信息。开发者可以指定哪些信息需要“记住”——比如用户输入的偏好、上传的文件（这个功能即将上线）、对话中聊到的具体需求等等。更重要的是，这些信息并非一成不变：在对话流程的任意节点，都能通过变量赋值节点写入或更新。

相比默认的整段对话历史，会话变量的优势很明显：

• 精准管理上下文：
  以变量为单位管理信息，而不是整块地拿聊天记录去塞给 LLM。存储和检索都更有针对性。

• 支持结构化数据：
  不仅是文本，字符串、数字、对象、数组都能存。处理复杂数据的时候，就不再是“一锅乱炖”了。

• 工作流无缝集成：
  配合变量赋值节点，可以在 Chatflow 的任何位置写入或更新变量，下游的 LLM 节点随时可用。

变量赋值节点：写入时机，决定记忆质量

变量赋值节点专门给支持写入的变量（比如会话变量）赋值。简单说，开发者可以把用户输入的内容，通过这个节点写入会话变量做临时存储，后续对话里持续引用就行了。

举个例子：如果用户一开始选了中文，变量赋值节点就把这个选择写入 language 变量。后面的 LLM 节点看到这个变量，自然会一直用中文回复。这个小闭环，就是精准记忆的落地方式。

更多场景：不只是记偏好

会话变量加变量赋值节点的组合，能玩出的花样远不止记个语言偏好。比如：

1. 门诊导诊助手：
   根据用户输入的性别、年龄和症状，用会话变量记录下来，再基于这些信息推荐合适的科室，整个流程完全是动态定制的。

2. 对话摘要：
   在 Chatflow 上游用变量赋值节点做一次总结，把冗长的对话提取成摘要存入变量，避免整段历史记忆过载。这一招对长对话尤其管用。

3. 数据分析助手：
   对话中从外部系统检索数据，存进变量，后续继续引用。数据分析师可以在一次对话中完成多轮查询，而不必反复输入背景信息。

4. 创意写作：
   支持更复杂的创作流程。比如用 Object 数组把故事元素拆开存进变量：

[{name: "Alice", role: "protagonist", trait: "bra ve"}, {name: "Mystical Forest", type: "setting", atmosphere: "eerie"}]

这些场景只是冰山一角。会话变量和变量赋值节点的配合，让 LLM 应用的记忆不再是“凑合着用”，而是真正做到了按需存储、灵活调用。感兴趣的开发者，可以查阅帮助文档，用 Chatflow 快速上手。探索页面也提供了相关模板，直接上手体验最新功能会更直观。