无需一行代码：基于Dify+ Mermaid构建「自然语言转图表」智能体的全流程解析

一、背景：AI驱动图表生成的未来

在数字化时代，图表作为信息传递的核心工具，广泛应用于技术文档、项目管理、教学演示等场景。然而，传统图表绘制工具存在效率低、协作难、维护成本高等问题。随着AI技术的快速发展，自然语言生成图表成为可能。本文将介绍如何基于两大开源项目——Mermaid（图表生成引擎）和Dify（LLM应用开发平台），构建一个高效、智能的图表生成解决方案。

二、核心工具解析

Mermaid：文本即图表的开源引擎

Mermaid是一个功能全面且易于使用的文本驱动图表绘制工具，其官方网站为用户提供了详尽的指南、丰富的示例以及便捷的实时编辑器。通过Mermaid，用户可以轻松地使用简洁直观的文本语法生成多种类型的图表，包括但不限于流程图、时序图、甘特图、类图、状态图、实体关系图、用户旅程图、饼图、四象限图以及Git图等。这些图表类型广泛应用于项目管理、系统设计、数据分析等多个领域，帮助用户更直观地理解和展示复杂的信息。

访问Mermaid的官方网站，即可查阅到每种图表类型的详细语法规则和示例代码。借助官网提供的实时编辑器，用户可以即时编写Mermaid语法并查看生成的图表效果，从而快速上手并创建符合自己需求的图表。此外，Mermaid还支持与多种文档和项目的集成，用户可以根据需要将生成的图表嵌入到Markdown文件、网页、演示文稿等中，实现信息的无缝传递和共享。

官网：https://mermaid.js.org/ |
GitHub：https://github.com/mermaid-js/mermaid

多种图表类型支持：覆盖13种主流图表类型
动态渲染：基于JavaScript实时渲染
企业级扩展：支持批量生成PDF/PNG
生态集成

Dify：LLM应用编排

Dify是一个功能强大的开源LLM（大型语言模型）应用开发平台，它为用户提供了便捷的多模型支持，允许开发者根据需求选择合适的模型进行应用开发。

平台内置可视化界面，降低了开发门槛，使得非技术人员也能轻松上手。同时，Dify还提供丰富的API接口，方便开发者进行高效、灵活的编程。

通过Dify，用户可以快速构建和部署各种AI应用，加速LLM技术在各行业的落地应用，提升开发效率和创新能力。

官网：https://dify.ai/
GitHub： https://github.com/langgenius/dify

三、基于Dify构建图表生成智能体

步骤1：创建智能体

登录Dify进入首页，创建一个空白应用，应用类型选择Agent，填写应用名称。

步骤2：智能体编排

系统提示词配置：给你的智能体制定角色和回复规则，让他更"听话"

系统提示词内容（可参考）：

你是一个图表绘制专家，分析用户的问题，使用Mermaid语法输出专业的图表。
支持的图表类型：流程图、时序图、类图、状态图、实体关系图、用户旅程图、甘特图、饼图、象限图、需求图、Gitgraph 图、C4 图、思维导图、时间线图、ZenUML、桑基图、XY 图、框图、数据包图、看板图、架构图
注意：解析用户需求，选择合适的图表输出，只输出图表即可，不要有额外的回复

步骤3：LLM大模型配置

Dify接入大模型流程可参考：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/model-configuration

注意：这里支持参数微调，可开启最侧开关按钮根据选择的LLM大模型来调整参数值

步骤4：智能体管理功能设置

开启"对话开场白"、"下一步问题建议"功能按钮，配置一下对话开场白，点击保存后发布。

步骤5：小试牛刀

与智能体对话，发送消息：“oauth2授权码模式的认证流程”

智能体根据要求生成了一个详细的流程图，效果还不错！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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