1. 项目背景小周是公司的产品运营，最近被安排了一项任务：搭建一个"新人入职指南"问答助手，让新员工可以通过自然语言询问公司制度、福利、流程等问题，而不是每次都去翻 50 多页的 PDF 员工手册。之前小周试图用 ChatGPT 的 GPTs 功能来做，但发现几个致命问题：不能上传多个 PDF（单文件限制）、不能精确控制检索范围（GPTs 会"编造"不存在的内容）、不能嵌入公司内部的飞书/企业微信、领导不满意数据放在 OpenAI 的服务器上。Dify 的 Chat App 模式恰好能解决这些痛点。它不像 Completion 模式那样"一锤子买卖"——问一句答一句，没有记忆。Chat 模式自带对话上下文管理，LLM 会记得你们刚才聊了什么。更重要的是，Chat App 可以挂载知识库——用户在对话框中提问时，Dify 会先去你指定的知识库中检索相关内容，拼接到 Prompt 里再送给 LLM，这样回复就有了"事实依据"。本章的目标是带你从零构建一个真正可用的 Chat App——不只是能聊天，而是能基于知识库回答问题、有多轮对话记忆、能在对话过程中引用变量、发布为公开链接供团队使用。通过这个实战项目，你会理解 System Prompt 和 User Prompt 的角色分工、上下文窗口的工作原理、以及一个 Chat 请求从发出到返回的完整链路。2. 项目设计小胖：（从工位跳起来）“大师大师！我刚才用 Dify 的 Chat App 和 AI 聊了 10 分钟，它居然记得我前面说过什么！我问’我叫小胖’，过了 5 轮再问’我叫什么’，它还能答出来！这也太神奇了，它是怎么