Dify实现自然语言生成SQL并执行

已于 2025-04-01 13:24:48 修改
阅读量4.5k 收藏 20
点赞数 29
分类专栏： AI大数据学习积累 文章标签： dify python
于 2025-03-27 20:01:54 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52388979/article/details/146569090
版权

目录

一、需求分析

二、解决思路

问题1：文字描述生成SQL语句

问题2：执行生成的SQL语句

完整解决方案

三、最终效果展示

四、具体实现

1.节点一

2.节点二

3.节点三

4.节点四

5.节点五

6.节点六

7.配置展示预览

一、需求分析

  • 文字描述生成SQL语句

  • 执行生成的SQL语句

二、解决思路

问题1：文字描述生成SQL语句

解决: 创建工作流应用，添加知识检索节点，导入知识库，添加LLM进行推导生成SQL

问题2：执行生成的SQL语句

解决：创建工作流应用，添加HTTP请求节点，传入SQL语句执行

完整解决方案

创建工作流应用，添加知识检索节点，导入知识库，添加LLM进行推导生成SQL，添加HTTP请求节点，传入SQL语句执行。

三、最终效果展示

imgimg

四、具体实现

1.节点一

添加输入字段变量

img

2.节点二

添加知识检索节点，添加知识库。

知识库内容为：(导入时采用父子分段以及混合检索)

-- 创建用户表
CREATE TABLE users (
    user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    register_date DAT

最低0.47元/天 解锁文章
dify+AI大模型+数据库实现自然语言转sql返回查询结果示例
wangwei的博客
03-21 535
dify+AI大模型+数据库实现自然语言转sql返回查询结果示例
DeepSeek+dify 工作流应用,自然语言查询数据库信息并展示
swj868的博客
03-21 1008
1.部署千问 ollama run qwen2.5:7b 2.dify流程部署 3.需要用到python及其接口 cd进入模型目录 pip flask和pymssql 运行接口服务文件命令：python 文件名字接口服务文件可以利用deepseek生成：from flask import Flask, request, jsonify import pymssqlapp = Flask(name)DATABASE_CONFIG = {‘host’: ‘192.168.1.67\SQL2019’,
Dify Chatflow 实战教程：自然语言生成 SQL 并图表展示
weixin_58107261的博客
05-13 1449
本文介绍了如何利用 Dify 平台构建一个自然语言转 SQL 的智能助手，帮助业务人员通过自然语言查询数据库并生成图表。教程基于 Dify Chatflow，结合大模型（如 GPT-4、Claude 等）和自定义插件，实现从自然语言到 SQL 语句的自动转换，并通过 ECharts 展示查询结果。文章详细说明了技术架构、应用场景、准备工作及在 Dify 中配置工作流的步骤，包括如何定义 LLM 节点的 Prompt 以实现多轮对话。通过该工具，用户可以轻松查询数据库并可视化数据，提升工作效率。
Dify + Agent实现自然语言查询Mysql数据库并分析
wangwei的博客
03-20 1860
Dify + Agent实现自然语言查询Mysql数据库并分析 问题是，我配置完AGENT中的提示词、变量、知识库、工具后，比如我输入“查询用户信息”，按照 【知识库】中的文件信息，生成的sql应该是 “select  *  from  sys_user”等sql,但现在情况是，生成的sql中的表信息，与我配置的知识库中的信息不一致，问题出在哪里，虚心请教，感谢！！！！
大型语言模型能否作为数据库接口？ 一个用于大规模数据库支持的Text-to-SQL基准测试
03-04
Text-to-SQL解析旨在将自然语言问题转换为可执行的SQL语句，近年来受到了越来越多的关注。特别是GPT-4和Claude-2在这项任务中表现出色。然而，大多数流行的基准测试（如Spider和WikiSQL）专注于具有少量数据库值的数据库模式，这在学术研究与实际应用之间留下了差距。为了缓解这一差距，我们提出了 BIRD , 一个针对大规模数据库支持的文本到SQL任务的大规模基准测试，包含 12,751 个文本到SQL对和 95 个数据库，总大小为 33.4 GB , 涵盖 37 个专业领域。我们强调数据库值的重要性，突出了脏数据和噪声数据、外部知识关联以及SQL效率等新挑战，特别是在处理大规模数据库时。要解决这些问题，文本到SQL模型必须具备数据库值理解能力，而不仅仅是语义解析。实验结果表明，数据库值对于生成准确的文本到SQL至关重要。此外，即使是最有效的文本到SQL模型（如GPT-4），其执行准确率也仅为54.89%，仍远低于人类的92.96%，证明了这些挑战依然存在。我们还提供了一个效率分析，以提供有关生成高效SQL的见解，这对工业界非常有益。我们相信 BIRD 将有
Seq2SQL ：使用强化学习通过自然语言生成SQL
deex13491的博客
09-07 1213
论文：https://einstein.ai/static/images/layouts/research/seq2sql/seq2sql.pdf数据集：https://github.com/salesforce/WikiSQL Seq2SQL属于natural language interface （NLI）的领域，方便普通用户接入并查询数据库中的内容，即用户不需要...
五、【AI】Dify自然语言生成Sql并查询数据库
qq_43127792的博客
03-28 6173
1、把表结构（含表名、字段、主外键关系）导入到知识库，用知识库来检索生成可执行Sql语句，执行Sql语句，生成数据结果。3、第三个节点选择添加节点->模板转换，输入的变量就是第二个节点输出的**/Json**2、第二个节点选择添加节点->工具->rookie_text2data，输入的变量就“5、第五个节点选择添加节点->工具->rookie_excute_sql，输入的变量“4、第四个节点选择添加节点->LLM（大语言模型），并提供System信息指导。8、第七个节点选择添加节点->结束，输入的变量“
【AI】Dify自然语言生成Sql并查询数据库
weixin_45131680的博客
04-28 594
7、第七个节点选择添加节点->LLM（大语言模型），并提供System信息指导，以及User模型指令。3、第三个节点选择添加节点->模板转换，输入的变量就是第二个节点输出的**/Json**2、第二个节点选择添加节点->工具->rookie_text2data，输入的变量就“5、第五个节点选择添加节点->工具->rookie_excute_sql，输入的变量“4、第四个节点选择添加节点->LLM（大语言模型），并提供System信息指导。8、第七个节点选择添加节点->结束，输入的变量“
dify + agent +知识库构建自然语言转sql查询Postgresql数据库
a123147abc的博客
02-28 3335
dify+agent+知识库构建自然语言转sql查询Postgresql数据库
高阶玩法——Dify生成的数据自动写入mysql数据库
qq_44493378的博客
01-24 5311
采用自定义工具方式，利用 python编写一个服务sql_save_post，将接收到的内容写入指定数据库的表中，并为该服务撰写一个 OpenAPI 的 schema。配置工作流：我们以写入天气预报为例，在生成天气预报内容后，连接自定义工具“sql_save_post”，将所需的字段配置完成后，实现将生成的内容自动写入mysql数据库中。编写OpenAPI的schema：在dify平台的工具栏目，创建自定义工具，输入工具名称“sql_save_post”。工具：sql_save_post；
Python-SQLNet用于从自然语言生成结构化SQL查询的神经网络
08-11
SQLNet 用于从自然语言生成结构化SQL查询的神经网络
智能体：Dify 实现 text2sql 工作流程
04-18
智能体：Dify 实现 text2sql 工作流程
Dify自然语言生成Sql并查询数据库
最新发布
05-29
Dify自然语言生成Sql并查询数据库的能力是一项突破性的技术，它允许用户通过使用自然语言来操作和查询数据库，而无需编写传统的SQL查询代码。这一技术主要涉及以下几个方面： 1. 自然语言处理：Dify依赖先进的自然...
用dify + agent构建自然语言查询数据库信息并展示
热门推荐
wu_tech的博客
12-11 1万+
用dify + agent构建自然语言查询数据库信息并展示。
开口即图！我用Dify+数据库+Echarts搭建了一个能“听懂”人话的数据可视化助手！（含自然语言转SQL）
2501_91013761的博客
05-13 1238
你是否曾幻想过，面对复杂的数据，不再需要手动编写繁琐的SQL，不再需要费力选择图表类型，只需像和助手对话一样，轻松说出你的数据分析需求，精美的图表便能自动呈现在眼前？使用效果如下：上一篇文章，我们探讨了Dify中数据库及Echarts图表的基础用法，但当时的SQL语句是预设的，灵活性稍显不足。也有很多人评论想知道如何使用自然语言生成sql然后自动生成Echarts图表的方式。
Dify实现text2sql工作流[SQL调用篇]，并查询Postgres数据库 or Mysql数据库(docker容器)
丨汀、的博客
10-09 9354
Dify实现text2sql工作流[SQL调用篇]，并查询Postgres数据库 or Mysql数据库(docker容器)
dify工作流之text-2-e-sql，大模型写sql并执行
彪悍大蓝猫的博客
04-22 553
我使用java连接本地的数据库,并使用Springboot暴露http服务，您可以根据自己的实际需要编写代理服务。市面上有太多的text-to-sql工具，但是我这次突发灵感，为什么不做一个可以执行sql得text2sql呢。4）根据返回的结果集，调用大模型进行清洗，将返回的json数组，转换成markdown格式，便于输出。dify的安装我不再赘述，我采用的是win10本地docker部署的方式。mysql的安装也不再介绍，如有需要还请移步其他博主。1）第一部分为开始，入参部分。5）输出步骤4的结果。
dify-SQL查询
diffiii
03-11 2129
第1节 DIFY 编排流程1.1 步骤1.开始：用户输入分析需求2.LLM-SQL 专家：大模型根据用户输入需求生成 SQL 查询3.SQL查询：执行查询并获取数据4.结束：输出查询结果集1.2 工作流第2节 组件配置2.1 开始新建一个开始组件，并增加一个输入参数，用于用户输入自然语言2.2 LLM-SQL 专家增加一个LLM模型组件，命名为LLM-SQL 专家2.2.1 模型选择自己已经部署的模型，设置不联网2.2.2 上下文。
dify 自然语言解析sql语言
03-18
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Dify实现自然语言到SQL的转换与解析。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]和[2]，里面提到Dify结合知识库和多模型协作来提高生成SQL的准确性，以及通过大模型工具如阿里通义千问实现自然语言转SQL。首先，我需要整理这些步骤，并确保符合用户的结构要求。 首先，用户的问题是关于如何使用Dify进行NL2SQL，所以需要分步骤说明。第一步可能是准备数据库文档，因为引用[1]提到将字段说明存入知识库。接下来，配置Dify的应用，创建文本生成类型的应用，并选择合适的模型，比如通义千问。然后需要配置知识库，上传数据库的结构文档，这样在生成SQL时可以结合上下文提高准确性。 然后，用户可能需要处理用户查询，这里要提到自然语言输入如何被模型解析，结合知识库中的上下文生成SQL。引用[2]提到后续会介绍执行SQL和展示结果，但用户当前的问题主要是生成和解析，所以可能需要简要提到后续步骤，但重点在转换过程。 还需要考虑多模型协作，引用[1]提到这一点，可能涉及多个模型共同优化生成的SQL。另外，错误处理和优化也是关键，比如引用[2]中的例子，需要验证SQL的正确性，可能通过数据库执行或人工检查。 最后，用户可能需要示例，比如展示一个用户输入如何转化为SQL，以及如何在Dify中配置。需要确保示例中的代码或步骤正确，并且符合用户提供的引用内容。同时，注意引用标识的添加，例如在提到知识库时引用[^1]，在提到通义千问时引用[^2]。 需要检查是否所有数学公式和独立公式都正确使用$或$$，但当前问题可能不涉及太多数学内容，不过如果有变量或代码，要正确格式化。例如，SQL语句可能需要用代码块包裹，而自然语言处理的部分可能需要强调某些术语。 最后，生成相关问题，确保问题与Dify、NL2SQL、优化方法等相关，如如何提高准确性、处理复杂查询、验证生成的SQL等。确保每个步骤都清晰，结构符合用户的要求，同时引用正确来源。</think>### 如何用Dify实现自然语言到SQL的转换与解析？ 以下是基于Dify平台实现自然语言生成或解析SQL语句的关键步骤： --- #### 1. **准备数据库文档与知识库** - **存储数据库元数据**：将数据库表结构、字段说明、业务含义等文档存入Dify知识库[^1]。例如： ```markdown 表名：sales_data 字段说明： - order_id: 订单唯一标识 - amount: 订单金额（单位：元） - region: 销售区域（值：华东、华南等） ``` - **作用**：模型生成SQL时，结合检索到的上下文（如字段类型、表关联关系）提高准确性。 --- #### 2. **配置Dify应用** - **创建文本生成应用**：选择“文本生成”类型，集成支持代码生成的模型（如阿里通义千问、GPT-3.5/4）[^2]。 - **输入提示词设计**：明确要求模型生成SQL，并约束格式。例如： ```python 你是一个SQL生成器。根据用户问题和数据库结构，生成符合MySQL语法的SQL语句。 表结构：{knowledge_context} 用户问题：{query} ``` --- #### 3. **多模型协作优化** - **分阶段生成**： 1. **语义解析**：用大模型提取用户查询中的实体（如字段名、过滤条件）。 2. **SQL生成**：结合知识库中字段类型，生成语法正确的SQL。 3. **结果校验**：通过数据库执行或规则引擎验证SQL可行性。 --- #### 4. **示例流程** - **用户输入**： “查询2023年华东地区订单金额超过1000元的订单数量。” - **Dify处理**： 1. 检索知识库，匹配表`sales_data`和字段`amount`、`region`。 2. 调用模型生成SQL： ```sql SELECT COUNT(order_id) FROM sales_data WHERE region = '华东' AND amount > 1000 AND YEAR(create_time) = 2023; ``` 3. 返回SQL并支持后续执行[^2]。 --- #### 5. **错误处理与优化** - **常见问题**： - **歧义字段**：通过知识库明确字段含义（如“金额”对应`amount`字段）。 - **复杂查询**：引导用户分步细化需求（如先关联表再聚合计算）。 - **优化方法**： - 添加人工审核环节。 - 使用Few-shot Learning提供正例和反例。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

伏颜.

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值