智能图表生成终极指南！从AI问数到智能体实战，看这篇就够！

随着国家对人工智能最新政策陆续出台，人工智能的应用被推上高潮，作为拥抱JAVA的老牌程序员，该何去何从呢！2025年年初DeepSeek横空出世，大模型走进普通人们的视野，似乎也冲击了美丽国人工智能垄断的地位，随着各行各业的实战探索，大模型逐渐变为后台服务能力支撑的角色，我们只要用到模型了，那么我们要知道一个词“幻觉”，说白了就是瞎说，大模型会出现幻觉，随着模型的深度应用，智能体的开发应用成为政府以及各行业当前开发、应用的主战场。我认为作为做过软件开发的技术人员来说依托Dify等平台以及相应的工具，做智能体还是可操作的；让我们技术人员跟上当前智能体的大潮，在未来的技术道路上披荆斩棘，立于不败之地。

**一、今日目标。**虚拟票房数据，根据用户的发问内容，语义分析理解用户需求，自动识别判断按照文本内容、图表展示用户需要的数据，实现用户智能问数，数据按照文本的方式、图表的方式输出展示。

二、步骤分解。分为八个步骤完成本篇智能体搭建。

（一）第一步大模型分析用户问数的需求内容。

（二）第二步将模型解析好的内容结合数据库生成对应的SQL语句。

（三）第三步执行SQL语句。

（四）第四步根据用户输入内容判断是否需要图表展示。

（五）第五步不需要图表直接输出数据。

（六）第六步需要图表，开始转换图表所需数据。

（七）第七步根据用户输入内容结合模型判断按照什么类型的图标展示。

（八）第八步展示对应类型的图表。

三、准备工作。

**（一）Dify平台准备。**我应用的Dify平台是自己在本地下载源码后部署的，采用的版本是1.8，基本在文章中我都会提，因为踩过坑，低版本的没有插件功能，开发设计起来老费劲了。如果你对Dify还不了解是个啥东西，访问https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction学习了解下，顺便可以自己尝试本地做下部署，我的私有化部署平台版本、插件功能如下图展示。

**（二）模型厂商配置。**Dify平台本身是没有大模型能力的，需要接入大模型，应用大模型构建智能体。我这边采用的是“硅基流动”大模型，需要到“硅基流动”的官网申请API KEY信息，在Dify平台，“设置-模型提供商”进行配置。“硅基流动”流动的官网地址参考：https://account.siliconflow.cn需要自己注册账号，申请对一共的KEY等信息，这个基本都是免费的，我们学习测试足够用了。

（三）插件安装。到“插件”的操作界面依次安装“rookie_text2data、ECharts图表生成”两个插件。

rookie_text2data****插件用于结合大模型对用户输入的自然语言进行数据库语言转化，交互数据库查询数据库对应表结果数据。

ECharts****图表生成插件是一个用于生成可视化ECharts图表的工具，你可以通过它来生成柱状图、折线图、饼图等各类图表。

**（四）数据库准备。**我这里应用的是MYSql数据库，需要自己做下安装，注意：如果自己部署的Dify平台，自己部署的MySql数据库需要确认好Dify平台和数据库能够访问联通，否则开发智能体的时候会报错，这些工作需要提前准备好。我创建了test数据库，创建了boxoffice电影票房表。相关数据库的创建脚本可以到我的“Dify-智能问数智能体探索篇”文中直接提取在数据库中执行即可，也可关注我的公众号，到联系作者-开发资料进行下载。

**四、开始编排创建“AI智能问数图表生成智能体”。**进入Dify平台，我们创建空白应用，填入名称“智能问数图表生成智能体”，点击“创建”开始节点已自动生成，让我们开启智能体编排设计之旅。

**（一）大模型分析用户问数的需求内容。**用户提出问数需求，大模型对用户问题进行判断，并告诉大模型它的角色是什么要干什么事情。在开始结点后边点击“+”号，增加LLM结点，修改节点名称为“判断用户问题”，结点加入到画布后，开始设置“模型”，模型我们设置为“deepseek-ai/DeepSeek-V3”，注意如果模型设置不成功，查看模型提供商“硅基流动”模型配置是否成功，“大模型提示词”信息。

  **提示词的内容参考如下：**

你是一个智能助手，需要根据用户的问题判断是否需要用图表展示数据，并判断适合的图表类型。
请严格按照如下
JSON
格式输出，不要输出多余内容：
{
"need_chart": true/false,
//
是否需要图表
"chart_type": "bar/line/pie/none"
//
推荐的图表类型，
bar=
柱状图，
line=
折线图，
pie=
饼图，
none=
不需要图表
}
判断标准：
-
如果用户问题中包含“趋势”、“变化”、“对比”、“分布”、“比例”、“占比”、“增长”等词，通常需要图表。
-
如果用户问题中有“每年”、“历年”、“随时间”、“随年份”等，推荐折线图（
line
）。
-
如果用户问题中有“对比”、“排行”、“最多”、“最少”等，推荐柱状图（
bar
）。
-
如果用户问题中有“占比”、“比例”、“分布”等，推荐饼图（
pie
）。
-
如果用户只是问具体数值、详情、描述，不需要图表，
chart_type
填
none
。
示例：
用户问题：“请用图表展示历年票房变化”
输出：
{"need_chart": true, "chart_type": "line"}
用户问题：“各导演的票房占比是多少？”
输出：
{"need_chart": true, "chart_type": "pie"}
用户问题：“哪吒之魔童降世的票房是多少？”
输出：
{"need_chart": false, "chart_type": "none"}

**（二）第二步将模型解析好的内容结合数据库生成对应的SQL语句。**在判断用户问题结点后点击“+”号，选择“工具”，找到“rookie_text2data”插件，配置数据库相关参数信息，返回值选择“TEXT”。

**继续设置，**我们设置“查询语句”为用户输入问题内容“sys.query”，因为用到了模型，我们输入提示词，在最下边设置应用模型为“deepseek-ai/DeepSeek-V3”。

相关提示词复制参考如下：

表名：
boxoffice
字段说明：
- years
：年份，
int
- movie_name
：电影名，
string
- score
：评分，
float
- director
：导演，
string
- box_office
：票房，
int
注意事项：
-
如有分组统计，请使用
SUM
、
AVG
等聚合函数，不要直接用原始字段。
-
所有非聚合字段必须出现在
GROUP BY
中。
-
只输出
SQL
语句，不要解释。
示例查询：
1.
查询每个导演的总票房：
SELECT director, SUM(box_office) FROM boxoffice GROUP BY director;
2.
查询每年票房最高的电影：
SELECT years, movie_name, MAX(box_office) FROM boxoffice GROUP BY years;

**（三）第三步执行SQL语句。**在上一结点点击“+”增加工具，选择“rookie_excute_sql”，进入画布，进行数据库相关信息配置，数据库配置信息自行填写这里不在附图，需要注意的事我们输入执行的SQL语句为上已结点的输出结果。

**（四）第四步根据用户输入内容判断是否需要图表展示。**在上一结点点击“+”号增加“条件分支”，通过IF、ELSE判断是否需要图表，首先输出条件，通过查看，在这里输入了“判断用户问题”根据前边大模型的标准比如具体数值直接输出结果，如果是趋势、对比等就用图表展示。

**（五）第五步不需要图表直接输出数据。**本步骤是在上步基础上增加模型结点，大家注意看带类似大脑标志的是大模型结点，只要是模型结点我们都设置了提示词。通过“条件分支”判断，按照大模型的提示词，只问数值的直接回复。同时增加了提示词，然后增加直接回复结点。

**六、第六步需要图表，开始转换图表所需数据。**本步骤较为辅助，我们先在上一结点基础上拖入一个“处理需要图表数据”的LLM节点，我们需要设置模型，接入上一结点“数据库查询后的票房数据结果”，然后设置详细的提示词。

提示词参考如下：

SYSTEM
你是一个数据格式化专家。你的核心任务是根据已执行的
SQL
查询结果和用户指定的图表类型，将数据转换为特定图表工具所需的输入格式。
##
上下文变量说明
:
* `target_chart_type`: (String)
用户期望生成的图表类型，值为
"bar"
、
"pie"
或
"line"
。此信息来源
{{
#1746780564950
.text#}}
。
* `sql_execution_result`: (JSON Array) SQL
查询的执行结果，来源于
{{
#context
#}}
例如
`[{"category": "A", "value": 10}, {"category": "B", "value": 20}]`
。
* `user_original_query`: (String)
用户最原始的自然语言查询，可用于辅助生成图表标题
,
，来源于
{{
#sys
.query#}}
。
##
图表工具输入规范：
1.
**
柱状图
(bar):**
*
标题
(String)
*
数据
(String):
数字用
";"
分隔
(
例如：
"150;280;200")
* x
轴
(String):
文本用
";"
分隔
(
例如：
"
一月
;
二月
;
三月
")
2.
**
饼图
(pie):**
*
标题
(String)
*
数据
(String):
数字用
";"
分隔
(
例如：
"30;50;20")
*
分类
(String):
文本用
";"
分隔
(
例如：
"
类型
A;
类型
B;
类型
C")
3.
**
线性图表
(line):**
*
标题
(String)
*
数据
(String):
数字用
";"
分隔
(
例如：
"10;15;13;18")
* x
轴
(String):
文本用
";"
分隔
(
例如：
"
周一
;
周二
;
周三
;
周四
")
##
任务指令：
1.
**
解析核心数据
**:
*
将输入的
`sql_json_string_result` (
它是一个字符串
) **
作为
JSON
进行解析
**
。解析后的结果可能是单个
JSON
对象（如果
SQL
只返回一行）或一个
JSON
对象数组（如果
SQL
返回多行）。我们将其称为
`core_sql_data`
。
*
例如，如果
`sql_json_string_result`
是字符串
`"[{\"colA\": \"val1\", \"colB\": 10}]"`
，那么
`core_sql_data`
就是实际的数组
`[{"colA": "val1", "colB": 10}]`
。
*
如果
`sql_json_string_result`
是字符串
`"{\"colA\": \"val1\", \"colB\": 10}"`
，那么
`core_sql_data`
就是实际的对象
`{"colA": "val1", "colB": 10}`
。为了统一处理，如果它是单个对象，请将其视为只包含一个元素的数组。
2.
**
生成图表标题
**:
参考
`user_original_query`
，生成一个简洁明了的
`chart_tool_title`
。
3.
**
数据提取与格式化
(
基于
`core_sql_data`)**:
*
分析
`core_sql_data`
。数组中的每个对象代表一个数据点。你需要从中识别出用作标签
/
类别
/x
轴的字段（通常是文本或日期类型）和用作数值
/
数据的字段（通常是数字类型）。
* **
根据
`target_chart_type`
指示的类型进行处理：
**
* **
若为
"bar"**:
*
从
`core_sql_data`
中提取所有对象的数值字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_data_string`
。
*
提取所有对象的标签字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_label_string` (
对应
x
轴
)
。
* **
若为
"pie"**:
*
从
`core_sql_data`
中提取所有对象的数值字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_data_string`
。
*
提取所有对象的标签字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_label_string` (
对应分类
)
。
* **
若为
"line"**:
*
从
`core_sql_data`
中提取所有对象的数值字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_data_string`
。
*
提取所有对象的标签字段值，用
";"
连接成
`chart_tool_label_string` (
对应
x
轴
).
*
确保
`core_sql_data`
中至少有一个标签
/
类别字段和一个数值字段可供提取。如果字段不明确（例如，多个数字列），优先选择第一个文本
/
日期字段作为标签，第一个数字字段作为数据，或根据
`user_original_query`
中的暗示选择。
4.
**
构建输出
**:
*
以严格的
JSON
对象格式输出以下字段：
* `chart_tool_title` (String)
* `chart_tool_data_string` (String)
* `chart_tool_label_string` (String)
* `chart_type_final` (String,
其值应等于输入的
`target_chart_type`)
##
示例（假设变量已按上述说明传入）：
*
若
`target_chart_type` = "bar"
*
若
`sql_json_string_result` (
字符串
) = `"[{\"product_name\": \"
产品
A\", \"total_sales\": 5500}, {\"product_name\": \"
产品
B\", \"total_sales\": 7200}]"`
*
若
`user_original_query` = "
查询产品销售额柱状图
"
期望的输出
JSON:
```json
{
"chart_tool_title": "
产品销售额柱状图
",
"chart_tool_data_string": "5500;7200",
"chart_tool_label_string": "
产品
A;
产品
B",
"chart_type_final": "bar"
}

**（七）第七步根据用户输入内容结合模型判断按照什么类型的图标展示。**在上一结点基础上点击“+”号，加入“代码执行”结点，这里我们需要将数据库返回数据进行图表格式数据转化。输入变量接入大模型处理后的数据结构，规定输出变量字段及类型。

Python****脚本代码参考如下：

import json
import re #
导入正则表达式模块
def main(llm_data_input):
llm_data_str = llm_data_input
# 1.
清理
Markdown
代码块标记
(
保持你现有的健壮清理逻辑
)
llm_data_str = llm_data_str.strip()
if llm_data_str.startswith("```json"):
llm_data_str = llm_data_str[len("```json"):]
elif llm_data_str.startswith("```"):
llm_data_str = llm_data_str[len("```"):]
if llm_data_str.endswith("```"):
llm_data_str = llm_data_str[:-len("```")]
llm_data_str = llm_data_str.strip()
data = {}
try:
data = json.loads(llm_data_str)
except json.JSONDecodeError as e:
return {
"unpacked_title": f"Error: Invalid JSON - {e}",
"unpacked_data": "",
"unpacked_labels": "",
"chart_type": "error_invalid_json"
}
title = data.get("chart_tool_title", "
无标题
")
original_data_string = data.get("chart_tool_data_string", "") #
获取原始数据字符串
label_string = data.get("chart_tool_label_string", "")
chart_type = data.get("chart_type_final")
if chart_type is None:
chart_type = "unknown_type_from_llm"
# 2.
清理和验证
data_string (
这是关键的修改部分
)
cleaned_data_parts = []
if original_data_string: #
只有当原始数据字符串非空时才处理
parts = original_data_string.split(';')
for part in parts:
part = part.strip() #
移除每个部分前后的空格
if part: #
确保部分不是空字符串
try:
#
尝试转换为
float
来验证它是否是有效数字
#
我们仍然以字符串形式保存，因为插件期望分号分隔的字符串
float(part) #
如果这里失败，会抛出
ValueError
cleaned_data_parts.append(part)
except ValueError:
#
如果转换失败，可以选择：
#
a)
跳过这个无效的部分
(
可能会导致数据和标签数量不匹配，需谨慎
)
#
b)
将其替换为一个默认值，如
"0"
#
c)
或者，如果一个无效就认为整个数据有问题，可以返回错误
cleaned_data_parts.append("0") #
方案
b:
替换为
"0"
# print(f"Warning: Invalid data part '{part}' replaced with '0'.")
else:
#
如果部分是空字符串
(
例如来自
";;")
，也替换为
"0"
或跳过
cleaned_data_parts.append("0") #
方案
b:
替换为
"0"
# print(f"Warning: Empty data part replaced with '0'.")
#
重新组合成干净的数据字符串
#
如果
cleaned_data_parts
为空
(
例如原始数据字符串就是空的，或者所有部分都无效且被跳过
)
#
那么
unpacked_data
将是空字符串，这需要图表插件能处理或我们在这里进一步处理
unpacked_data = ";".join(cleaned_data_parts)
#
（可选）检查标签和数据数量是否匹配
(
如果跳过了无效数据部分，这里可能不匹配
)
# if label_string and unpacked_data:
# if len(label_string.split(';')) != len(cleaned_data_parts):
# print("Warning: Number of labels and data points do not match after cleaning.")
#
根据你的需求，这里可能需要更复杂的逻辑来同步标签和数据
return {
"unpacked_title": title,
"unpacked_data": unpacked_data, #
使用清理过的数据字符串
"unpacked_labels": label_string, #
标签字符串通常不需要转为数字，所以保持原样
"chart_type": chart_type
}

（八）第八步展示对应类型的图表。为了保障结果按照我们预想的目标进行输出，我们进行条件判定以及对应图表结点设置。

通过“条件分支”判断好图形后，我们开始增加对应的图标插件。

按照“代码执行”结点设定的图标的标题等参数进行参数接入。

然后按照饼图插件结果按照饼图输出结果。

柱状图、线性图插件依次拖入，接入图表相关参数，直接回复。

五、总体编排效果如下展示。

六、整体调试。其实我省掉了很多环节，每个结点增加完后均可调试运行，查看是否达到自己预期结果。

**（一）设置开场白。**我们可以对用户输入的方式进行设置，我们提供两种，第一种，预设三个问题，用户直接提问；第二种，用户结合自己的想法提问。在画布右侧找到“功能”按钮，弹出窗口如下图所示：我们点击开场白设置，并输入内容，我们设计三个内置问题：

**1.**各导演的票房占比是多少？

**2.**查询历年票房变化？

**3.**查询陈思诚导演的票房总数？

（二）调试“预览”是激动人心的时刻就要来了。

（三）看着调试没有问题我们点击发布，发布后查看效果。发布后我们到Dify平台“探索”中找到我们的智能体。如下图效果，我们点击“票房历年变化”，智能体列出了整个工作流的执行过程。

接下来我们自己做下提问“查看陈思诚导演票房总数情”。结果直接输出了回复，没有用图表输出。

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但是具体到个人，只能说是：

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