用dify + agent构建自然语言查询数据库信息并展示

1. 数据准备

1.1. 数据库表结构描述
CREATE TABLE `host` (
  `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ApplicationID` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '应用ID',
  `AssetID` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '资产ID',
  `BakOperator` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '备份操作人',
  `Cpu` int(3) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'CPU',
  `CreateTime` datetime NOT NULL DEFAULT '1970-01-01 00:00:00' COMMENT '创建日期',
  `Description` varchar(256) DEFAULT '' COMMENT '备注',
  `Env` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `DeviceClass` varchar(50) DEFAULT '一级',
  `HostName` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主机名',
  `InnerIP` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '网内地址',
  `LastTime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新日期',
  `Mem` int(8) NOT NULL DEFAULT '0',
  `OS_kernel` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `Operator` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '管理员',
  `OS_type` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '系统类型',
  `OuterIP` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '外网地址',
  `Status` varchar(10) DEFAULT '1',
  `Extend001` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
  `Extend002` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
  `Extend003` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
  `Extend004` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
  `Extend005` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
  `Disk_mount` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '硬盘挂载信息',
  `Disk` int(8) DEFAULT NULL COMMENT '硬盘信息',
  `IdcName` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '机房名称',
  PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=614 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='主机记录表' ;

CREATE TABLE `server` (
  `ApplicationID` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '应用ID',
  `ID` int(64) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `HardMemo` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '服务器品牌型号',
  `Cpu_model` varchar(128) DEFAULT '0' COMMENT 'CPU',
  `Cpu_number` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '物理cpu个数',
  `HostName` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '',
  `DeviceClass` varchar(50) DEFAULT '一级',
  `
### 如何在 DeepSeek 和 Dify 工作流应用中实现数据库信息的查询与展示 #### 创建知识库集成数据库连接 为了使应用程序能够查询和展示数据库中的信息,首先需要创建一个包含适当结构的知识库。这涉及到定义数据模型以及如何从外部源获取这些数据。 对于特定于数据库的操作,可以利用 Dify 的自定义插件机制或内置的数据源支持来建立与所需数据库类型的连接[^2]。一旦建立了这种连接,则可以通过 SQL 查询或其他适配器接口提取必要的记录集,将其纳入到工作流程当中用于后续处理。 #### 编写 Agent 来执行复杂的业务逻辑 接着是编写 Agents (智能体),它们负责自动化地完成一系列指定的任务序列。针对本案例而言,应该设计这样一个 agent: - 接收来自前端界面或者其他触发条件下的请求; - 解析输入参数以确定要检索的具体表单字段及其过滤条件; - 调用预先设定好的存储过程或者直接构造动态SQL语句来进行实际的数据读取动作; - 将获得的结果整理成易于理解的形式返回给调用方; ```python def query_database(agent_input): db_connection = establish_db_connection() # 建立数据库连接 sql_query = "SELECT * FROM table_name WHERE column LIKE '%{}%'".format(agent_input['search_term']) result_set = execute_sql(db_connection, sql_query) formatted_results = format_data(result_set) return {"data": formatted_results} ``` 上述代码片段展示了简化版的agent函数`query_database()`的工作方式[^3]。请注意,在真实环境中应当采取更加严谨的安全措施防止SQL注入攻击等问题的发生。 #### 构建用户交互界面及API端点 最后一步是要搭建友好的用户体验层——即允许最终用户提交查询指令通过直观的方式查看输出结果。这部分通常会涉及HTML/CSS/JavaScript等前端技术栈的选择,同时也可能依赖RESTful风格的服务架构向客户端暴露可编程接口以便灵活对接各种第三方系统。 当一切准备就绪后,记得按照官方文档指示保存所做的更改正式上线发布新特性[^1]。
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