电商客服天天回答"这个和那个有什么区别"，人工导购一天接待不了几个客户。用 Dify 的知识检索 + LLM 推荐节点，3 个节点搭出一个既能追问需求、又能生成对比表格的智能导购助手，产品目录换一换，选品、选型、选课统统能用。
导购的真正难题：客户自己也不知道要什么
电商客服每天都要回答同一类问题——"这两款有什么区别""哪个更适合我""预算有限选哪个好"。这些问题看似简单，背后却是一套完整的销售逻辑：先摸清需求，再匹配产品，最后给出有说服力的推荐理由。
人工导购能做到这一点，但一天接待不了几十个客户；关键词搜索能列出商品，却给不出"为什么选这个"的理由；FAQ 机器人只会答非所问地扔出商品链接。
真正缺的是一个既懂产品库、又会追问需求、还能横向对比的智能导购。用 Dify Chatflow 的知识检索节点 + LLM 节点，这套逻辑只需要 3 个节点就能跑起来。
架构设计：检索产品库，LLM 来当导购
整个 Chatflow 只有 4 个节点，但把"检索 + 推荐"的分工拆得很清楚：
在 Dify 工作流编辑器中可以清楚看到这条链路：
核心设计拆解
1. 产品库检索：知识库来存"事实"
产品参数、价格、适用人群都是会变的结构化事实，最适合放进知识库而不是写死在提示词里——上新、调价只需要重新上传文档，不用碰工作流。本例中的知识库收录了智能手表（Lite/Pro/Ultra 三档）和无线耳机（Basic/Pro/Sport 三档）两大系列的完整参数表，检索模式设为多路召回、Top-K 5，确保用户提到任何型号或关键词都能召回相关段落。
2. 智能推荐：LLM 只负责"讲道理"，不负责编造
检索到的产品信息作为上下文喂给 LLM，系统提示词里写死了几条硬规则：
-
先问需求（用途/预算/偏好），再推荐产品 -
每次给 2-3 个方案，从低到高排列 -
支持产品对比，用表格列关键参数 -
严格基于产品目录推荐，不编造不存在的产品或参数
最后一条是防幻觉的关键——检索节点保证了"信息来源可控"，提示词规则保证了"LLM 不会脱离检索结果自由发挥"。
3. 开场白 + 建议问题：降低用户的开口成本
对话一开始就抛出结构化引导："我们有智能手表和无线耳机两大系列，请告诉我：1. 类别 2. 预算 3. 用途"，配合三个建议问题按钮，用户不用想该怎么问，点一下就能进入对话。
4. 10 轮对话记忆：支持连续追问和对比
窗口记忆设为 10 轮，用户问完"有什么手表"，紧接着问"那 Pro 和 Ultra 差在哪"，LLM 依然记得上文推荐过的型号，直接生成对比表格，不需要用户重复说明。
实测效果：从模糊需求到精准对比
真实调用效果非常扎实。用户抛出一句模糊的"我想买一块智能手表，预算1000左右"，系统没有立刻甩产品，而是先追问用途和手机系统，摸清需求边界：
预算模糊时不强推，先确认用途和手机系统，避免推荐文不对题
当用户提出对比需求——"帮我对比一下 StarWatch Pro 和 Ultra 手表的区别，预算 2000 左右"——LLM 从知识库调出两款的完整参数，直接生成一张 Markdown 对比表格：
价格、健康功能、续航、防水等级逐项对比，末尾给出预算内推荐结论
对比表格里价格、续航、健康监测、材质逐项列出，并给出结论：预算内选 Pro 性价比更高，愿意加预算则 Ultra 更旗舰。整个过程检索命中真实产品段落，没有编造任何参数，完全符合"严格基于目录推荐"的规则设定。
知识库 vs 提示词嵌入：产品导购为什么必须用知识库？
Case-007 的售后场景规则少、变化慢，适合提示词嵌入；但产品导购天然是"目录型"业务——SKU 多、价格常变，知识库检索才是正解。
搭建成本
可扩展方向
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换一套目录，复用到任意行业：企业软件选型（功能矩阵对比）、课程推荐（按学员画像匹配）、家装建材导购，换文档不改流程 -
接入下单 API：推荐确认后直接跳转商品页或调用下单接口，缩短转化路径 -
Rerank 模型：SKU 量级上千后开启重排模型，提升检索精度 -
多轮转化数据回流：把"推荐了什么、最后选了什么"埋点回流到 BI，反哺选品策略 -
叠加价格/库存实时查询：接 HTTP 节点查库存系统，避免推荐了缺货商品
客户说不清需求，不代表你没法精准推荐。知识库存事实、LLM 讲道理，追问需求、生成对比表格全自动完成——4 个节点、30 分钟，把"随便看看"的客户变成有效转化。
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