AI之智能体agent与dify的案例实践

一  dify实现的案例

1.1 案例

1.1.1 Dify案例1：搭建智能翻译助手

1.设置提示词：变成翻译助手。

1.1.2 Dify案例2-知识库

1.上传文件->选用embedding模型库->进行解析和向量化处理->存储到知识库文件

2.应用页面选择相应知识库，做为应用上下文，进行模型调用，返回相关信息。

​​​​​​​1.1.3 ​​​​​​​Dify案例3:ai图片生成

1.使用根据用户的提示，使用工具 stability_text2image 绘画指定内容

​​​​​​​1.1.4 Dify案例4-旅游助手

​​​​​​​1.1.5 Dify案例5 工作流实现sql执行器

我们可以通过工作流来创建一个SQL语句的执行器，也就是我们可以输入相关的SQL语句然后通过工作流来连接数据库执行对应的SQL代码，

​​​​​​​1.1.6 ​​​​​​​Dify案例6-论文翻译

我可以在工作流案例中结合聊天大模型来实现翻译工具的功能，具体的设计如下:

在开始节点中接收一个输入信息 content 然后在LLM模型中我们需要配置一个CHAT模型，这里选择了DeepSeek-R1 64K的聊 天模型，注意需要在这里设置下对应的提示词

​​​​​​​1.1.7 Dify案例12-工作流-小说角色

https://www.bilibili.com/video/BV1r4HUzyE2r

未完待续....

1.2案例Springboot 调用智能体api

https://www.bilibili.com/video/BV1izduYYEq4

1.3案例 Springboot 调用智能体股票预测

https://www.bilibili.com/video/BV17kTTzpEr1

1.4  dify查看数据库的操作

​​​​​​​1.4.1 Dify默认的数据库以及加载机制

当你首次运行docker-compose up -d 时：它会自动创建 PostgreSQL数据库并加载所需的默认表结构。因为通过本地安装dify时，默认的存储方式是基于postggresql数据库和本地文件系统的。

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/700dd629-79bb-4ef1-953f-1b5e43ec4396

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/9a01ba1c-d964-446d-87a6-6330b6a12b9e

​​​​​​​1.4.2 ​​​​​​​Dify源代码的sql脚本位置

Dify使用的postgresql的脚本查看：

2.具体查看位置

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/ac0e54f7-81c2-4d0d-b154-d96d67f9fdc0

​​​​​​​1.4.3  ​​​​​​​Dify源代码的sql脚本位置

如图：

查看信息

​​​​​​​1.4.4   ​​​​​​​查看dify中的数据

Dify 使用数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）来存储项目、应用、对话记录等各种数据。要查看这些数据，您不能像在代码里一样直接使用 SQLAlchemy 查询，而是需要通过其他方式访问其数据库。

使用navicat连接

查看涉及的表