Dify工作流实战 | 零基础实现自然语言查询MySQL数据库

本文详细介绍如何在Dify工作流中实现自然语言查询MySQL数据库。通过创建工作流、安装Dify Agent策略和数据库查询插件、配置节点参数及数据库连接信息，最终实现AI驱动的自然语言数据库查询功能。这一方法简化了传统数据库操作流程，使开发者能够通过自然语言直接获取数据，提高开发效率，适合有一定技术基础的开发者学习实践。

Dify工作流完成查询全流程

在Dify应用编排中，知识库对接、数据库访问、智能问答、智能分析以及记忆聊天等相关内容在本公众号前期都已详细描述，这不仅可以满足各种应用场景，同时对结合RagFlow等知识库管理较好的平台实现知识问答等功能都很友好，今天主要分享Dify对接Mysql数据库根据自然语言查询数据的案例，主要实现如下：

Dify中创建工作流

在Dify中选择工作流，点击创建空白应用，然后在自动生产的开始节点后面分别添加Agent节点和结束节点即可。

必要插件

在完成该工作之前，需要先给Dify安装一个必要的插件：Dify Agent策略，然后再该策略中进行必要的配置，完成目标功能。

安装数据库查询插件，用于完成数据库的配置与交互，并做好相应的配置。

工作流配置

在开始节点中设置输入变量（因为工作流一般都是给前端程序使用的，在程序中调用，设置变量就非常有用了），然后在Agent节点中接收该变量。

配置Agent节点，在设置中，选择安装好的策略，直接选择Agent下的ReAct节点，在模型设置选项中设置自己的模型。

配置数据库查询节点，在工具列表一栏，点击右侧的加号，选择自己已经安装好的数据库SQL查询插件，然后选中插件，在弹出的窗体中，选择“推理配置”选项卡，然后设置数据库类型、数据库地址、端口、用户名、密码、库名等信息，其他选项默认。

然后再“指令”一栏中，填入数据库表的创建语句（需要说明的是，最好在创建数据库的时候把每个字段都加上注释，便于大模型理解这个字段是用来干什么的）。

最好在查询一栏中输入“/”调用选择器，选择初始节点设置的开始变量即可。

执行结果

经过上述配置之后，最终能够完整呈现出数据库的执行结果，准确性还是相当高的，但是本案例主要涉及的表结构并不复杂，涉及的表数量也不是很多，如果要做到更细分的查询，还需要进一步去完善，下面是执行结果：

通过以上步骤，成功完成了使用大语言模型来完成人类的自然语言查询操作，开始很难，但是一旦开始了，将会不断被完善，在此过程中，也将会诞生很多类似的功能，共同推动技术的进步与变革，我们只需要坚持学习，坚持探索，就会一直乘风破浪。

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