Dify智能体自然语言驱动的数据库分析与可视化系统

💡 自然语言驱动的数据库分析与可视化系统

该工作流扮演了一位顶级的制造业数据分析专家。它能深刻理解用户的自然语言提问，自动将其转换为精准的 SQL 查询语句，并通过后端服务从数据库中获取实时数据。最核心的是，它能根据用户的意图，智能地决定是以深度分析报告、数据表格，还是动态图表（如饼图、折线图等）的形式来呈现最终结果。

1. 自然语言转 SQL
   • 用户用日常语言提出一个数据查询需求，例如“本周A产品的总产量是多少？”。
   • 工作流首先会从知识库中检索出数据库的表结构信息，然后连同用户的问题一起，交给一个扮演“MySQL 专家”的大语言模型（LLM）。
   • 这个 AI 的任务是根据其掌握的数据库结构和用户问题，生成一条精准、可执行的 MySQL 查询语句。
   • 在生成后，还会有另一道检查程序确保生成的是有效的 SQL 语句，防止无效指令进入下一步。
2. 执行数据库查询
   • 经过清洗和验证的 SQL 语句会被发送到一个“执行查询”的代码节点。
   • 该节点会调用一个外部的后端 API 服务，将 SQL 语句安全地传递给该服务。由这个后端服务负责连接数据库、执行查询，并以 JSON 格式返回查询结果。
3. 智能意图判断与结果分发
   • 在获取到数据库返回的 JSON 数据后，工作流进入智能分发阶段。它会通过一系列“条件分支”节点，分析用户最初的提问中是否包含特定的关键词：
   • 如果问题中包含“饼状图”，流程将走向饼状图生成分支。
   • 如果问题中包含“折线图”或“趋势”，流程将走向折线图生成分支。
   • 如果没有包含特定的图表指令，流程则会走向默认的分析或表格生成路径。
   • 如果数据库未返回任何数据，流程会走向一个特殊分支，可能会告知用户“未查询到数据”并尝试联网搜索相关信息。
4. 多格式动态生成与呈现
   • 根据上一步的分发结果，工作流会选择最合适的“专家”来处理数据并生成最终回复：
   • 图表路径：如果用户需要图表，专门的 Python 代码节点会启动，将 JSON 数据转换为 Dify 可渲染的 ECharts 图表配置代码，最终在聊天窗口中直接展示一个动态、可交互的图表。
   • 表格路径：在某些情况下，另一个代码节点会将 JSON 数据直接转换成一个清晰的 Markdown 表格。
   • 分析报告路径：在默认情况下，一个扮演“数据分析专家”的 AI 模型会接收 JSON 数据，并围绕这些数据撰写一份详尽的、人类可读的分析报告，解读数据背后的含义。

主要特点

• 自然语言数据库接口 (Text-to-SQL)：核心价值在于让非技术人员也能通过对话，轻松完成复杂的数据查询和分析，极大地降低了数据使用的门槛。
• 知识库驱动的 SQL 生成：通过让 AI 先“学习”数据库的结构，其生成的 SQL 语句更加精准可靠，这是实现高可用性的关键。
• 意图驱动的输出格式：工作流能够智能判断用户是想要看“分析结论”、“原始数据”还是“可视化图表”，并动态地选择最佳的呈现方式。
• 安全的前后端分离架构：将 AI 逻辑（Dify）与数据库执行（后端服务）分离，确保了数据库的连接信息和执行过程都在一个安全可控的后端环境中，架构稳健。
• 动态图表生成：能够直接在聊天界面中生成和渲染丰富的 ECharts 交互式图表，提供了极佳的数据可视化体验。

非常适合企业内部使用，可以赋能管理层、运营、市场等非技术岗位人员，让他们能够自助、快速地从公司数据库中获取决策所需的数据洞察。