DeepSeek+dify 工作流应用,自然语言查询数据库信息并展示

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于 2025-03-21 16:21:30 首次发布
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1.部署千问
ollama run qwen2.5:7b
2.dify流程部署
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这里啰嗦下创建知识索引的表结构可以用sql里的CREATE获得在这里插入图片描述
这是关键次设置：你是一个数据分析师，根据用户输入的{ {#1742200355695.context#}}需求以及检索到{ {#context#}}，生成对应的查询SQL，SQL必须经过严格的校验。## 你可以使用的其他方法用户输入类似于“求和”或“总和”时，则在sql语句中使用SUM()。用户输入类似于“平均数”或“平均”时，在在sql语句中使用AVG()。## 要求1.如果用户输入的内容无法生成为sql语句，请直接说“抱歉，该命令无法形成数据库查询操作”。2.当可以生成sql语句时，请确保输出的内容为完整正确的sql语句，不要输出此外的其他任何字符，确保你生成的内容用户可以直接执行查询操作。3.对于字符串内容的查询请使用LIKE操作而不是等于操作。4.请不要在回复中包括除sql语句

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DeepSeek+Dify极速集成：3小时搭建企业级AI知识库.pdf
02-19
在日常的工作和学习中，你...该文档【DeepSeek+Dify极速集成：3小时搭建企业级AI知识库】共计 20 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
五、【AI】Dify自然语言生成Sql并查询数据库
最新发布
qq_43127792的博客
03-28 1260
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“
DeepSeek+dify知识库，查询数据库的两种方式（api+直连）
yxkong的专栏
03-05 1619
最近大家一直在问我一个，怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。当时我想的是两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。
DeepSeek+Dify查询数据库
wal1314520的博客
03-04 2263
之前有小伙伴咨询，Dify不支持直连数据库，如何做到通过自然语义给大模型然后返回对应的查询数据？收到这个留言的时候，脑海里就已经有了一个大致的方案，流程如下图：首先利用帮我准备数据库表结构和需要插入的数据然后通用利用DeepSeek帮我生成一个暴露接口用于查询数据库的服务，用python写。
dify-SQL查询
diffiii
03-11 1594
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 + agent +知识库构建自然语言转sql查询Postgresql数据库
a123147abc的博客
02-28 1933
dify+agent+知识库构建自然语言转sql查询Postgresql数据库
用dify + agent构建自然语言查询数据库信息并展示
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。
使用Dify访问数据库(mysql)
热门推荐
01-17 2万+
1、在本地搭建数据库访问的服务，并使用ngrok暴露到公网。2、创建知识库，导入表结构描述。3、创建数据库访问工作流。4、创建数据库智能体。
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 7614
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)
DeepSeek + Dify 实战：企业级本地私有化知识库的零成本构建攻略
2401_85343303的博客
03-04 2267
DeepSeek作为可以私有化本地部署的大模型，加上Dify这个组合，我们还可以有很多其他应用场景，比如：智能客服，智能题库。也可以把自己的个人资料，过往输出文章，日记等所有个人信息上传到本地知识库，打造自己的私人助理。Dify还有很多其他功能，有了deepseek这样的优秀国产AI大模型加持，我们可以做更多智能体应用。当然，Dify也可以像coze一样，发布为对外服务的api，这样，它就可以结合cursor快速做出更多的AI应用。何以破局，唯有行动！
DeepSeek+Dify搭建工作流.zip
03-26
提供以下解决方案及资料： （1）Dify搭建工作流(专题论文、DeepResearch等实操)文档 （2）Dify的本地部署方案 （3）Diffy源代码+Docker win系统安装包 （4）提供上述视频学习地址
基于 Deepseek+dify 的本地知识库搭建实践指南
03-18
本地知识库就像是一个专属的智能助手，它把组织里各种零散的信息整合起来，放在一个方便获取的地方。它能让我们快速找到需要的信息，不用再到处翻文件、问别人，...本文介绍如何基于 deepseek+dify 搭建本地知识库。
DeepSeek+Dify本地部署知识库
02-27
在当前信息科技领域，深度学习模型尤其是大型语言模型和人工智能知识库的应用和研究不断深入，其中，如何实现深度学习模型和AI知识库的本地部署变得越来越受到关注。DeepSeek+Dify作为一套本地部署的知识库方案，为...
【deepseek部署个人知识库】ollama+deepseek+docker+Dify-部署教程
03-04
首先，我们需要了解ollama、deepseek、docker和Dify各自的作用和如何协同工作。 ollama是一个搜索引擎框架，可以结合不同的模型提供搜索和知识检索功能。deepseek则是一个基于ollama的开源项目，利用深度学习技术...
部署DeepSeek+DiFy平台构建智能体应用
wjianwei666的专栏
03-19 116
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将外部知识检索与大语言模型生成能力结合的混合架构。其核心思想是通过检索外部知识库（如文档、数据库、网页等），弥补大模型静态训练数据的局限性；在生成答案时直接依赖检索到的证据，减少模型凭空编造内容的可能性，降低幻觉风险。RAG无需重新训练模型，仅需更新知识库即可适配不同专业领域（如医疗、法律）。类似将大模型视为一个“推理专家”，而RAG系统为其配备了一个“实时资料库助手”。
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 3335
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；
在Dify中使用Echarts生成一个图表
huan的学习记录
03-23 797
在Dify中通过文件上传的方式，获取到文件数据，然后通过Echarts进行图表的展示。
DEEPSEEK+DIFY+mysql自动查询自动打印
03-21
<think>好的，用户的问题是关于如何结合DEEPSEEK和DIFY在MySQL中实现自动查询及结果自动打印的功能。首先，我需要理解用户提到的各个组件及其作用。 DEEPSEEK可能指的是深度求索公司的AI服务，可能提供自然语言处理或代码生成能力。DIFY是一个开源的AI应用开发平台，允许用户构建和部署AI工作流。而MySQL是常用的关系型数据库。用户想要将这三者结合起来，实现自动化查询和结果打印。 接下来，我需要考虑可能的实现步骤。首先，用户可能需要通过DIFY来设计一个工作流，触发自动查询的条件，比如定时任务或特定事件。然后，利用DEEPSEAK的API处理自然语言查询，将其转换为SQL语句。接着，执行SQL查询MySQL数据库，获取结果后，再通过某种方式输出，比如邮件、文件或打印到控制台。 需要注意的要点包括：如何安全地连接MySQL数据库，可能需要JDBC驱动和正确的连接参数，比如时区设置，如引用[1]提到的serverTimezone=Asia/Shanghai。此外，引用[2]提到DIFY有预设应用和API密钥管理，可能需要配置APIKEY来调用DEEPSEEK的服务。 可能的实现方案是，在DIFY中创建智能体，使用DEEPSEEK的API生成SQL，然后通过Python脚本执行查询并处理结果。同时，要确保数据库连接的安全性和错误处理机制。用户可能需要编写代码或使用DIFY的插件机制来实现这些步骤。 最后，用户可能还需要考虑性能优化、权限管理和日志记录等方面，确保系统稳定可靠。需要检查是否有相关文档或社区支持，以解决在集成过程中遇到的问题。</think>### 使用 DEEPSEEK 和 DIFY 实现 MySQL 自动查询及打印 #### 一、技术架构设计 1. **DIFY 工作流**：通过 DIFY 平台构建自动化流程，支持自然语言转 SQL 查询和结果处理 2. **DEEPSEEK API**：调用其 NLP 能力将自然语言请求转换为结构化 SQL 语句 3. **MySQL 连接**：使用 Python 的 `mysql.connector` 或 SQLAlchemy 实现数据库交互，注意时区配置（如 `serverTimezone=Asia/Shanghai`）[^1] #### 二、具体实现步骤 **1. 环境准备** ```python # 安装依赖库 pip install dify-client deepseek-api mysql-connector-python ``` **2. DIFY 智能体配置**（参考控制台预设应用[^2]） ```python from dify_client import DifyClient dify = DifyClient(api_key="YOUR_API_KEY") agent = dify.get_agent("mysql_query_printer") ``` **3. 自然语言转 SQL** ```python def generate_sql(nl_query): prompt = f"将以下需求转换为MySQL查询语句:\n{nl_query}" response = deepseek.generate(prompt) return extract_sql(response) # 需要添加SQL解析逻辑 ``` **4. MySQL 查询执行** ```python import mysql.connector def execute_query(sql): conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", password="your_password", database="your_db", port=3306, charset='utf8mb4', connect_timeout=5, client_flags=[mysql.connector.ClientFlag.SSL], ssl_ca='/path/to/ca.pem', ssl_verify_cert=True ) cursor = conn.cursor(dictionary=True) cursor.execute(sql) return cursor.fetchall() ``` **5. 自动化打印模块** ```python def print_results(data, format='table'): if format == 'json': print(json.dumps(data, indent=2)) else: from tabulate import tabulate print(tabulate(data, headers="keys")) ``` #### 三、安全增强措施 1. SQL 注入防护： ```python # 使用参数化查询 cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,)) ``` 2. 权限控制： ```shell -- 创建专用数据库用户 CREATE USER 'dify_bot'@'%' IDENTIFIED BY 'strong_password'; GRANT SELECT ON your_db.* TO 'dify_bot'@'%'; ``` #### 四、完整工作流示例 ```python def auto_mysql_query(nl_request): try: sql = generate_sql(nl_request) # 调用DEEPSEEK results = execute_query(sql) # 执行查询 print_results(results) # 格式化输出 return {"status": "success", "data": results} except Exception as e: return {"status": "error", "message": str(e)} ```
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