Dify智能体智能教务查询工作流

🤖 智能教务查询工作流

该工作流是一个将自然语言处理与后端数据库查询紧密集成的技术范例。它的核心功能是，作为一个智能教务助理，它能够理解用户用日常语言提出的查询请求（如“查询某某的成绩”），自动识别其意图，并调用相应的后端 API 接口从数据库中检索信息，最终以最合适的可视化形式（如图表或表格）将结果呈现给用户。

自然语言理解用户意图

工作流的入口是一个强大的意图识别模块。

• 用户输入（Query）：用户可以用自然语言提出模糊的查询，例如“我想查成绩”、“班级平均分怎么样了”或“课程排名”。
• LLM 意图分类：工作流的第一个大语言模型（LLM）节点，其角色并非直接回答问题，而是一个“查询专家”。它会对用户的输入进行分析，并将其精准地归类到预设的业务类型中：1（学生成绩）、2（平均分）、3（课程排名）或 0（无法识别），并仅输出这个分类编号。

路由分发至对应业务接口

在识别出用户的意图后，一个“条件分支”节点会像交通枢纽一样，根据 LLM 输出的编号，将任务精确地分发到不同的处理流程中。这是使用 LLM 作为业务逻辑前端，实现智能路由的典型应用。

调用接口与数据处理

每个业务分支都包含一个专门的 Python 代码节点，负责与后端进行实际的交互：

• API 调用：每个代码节点会向一个本地部署的后端服务（http://127.0.0.1:9090/）的不同 API 端点（如 /db/student/{student_id}/scores）发起 HTTP 请求。
• 数据处理：在从 API 成功获取到 JSON 格式的原始数据后，代码节点会立即进行处理，将其解析并转换成适合前端展示的格式，例如，为生成图表准备数据，或直接构建成一个 Markdown 表格字符串。

多样化的结果呈现

该工作流的一大亮点是，它会根据查询的类型，以最直观的方式展示数据：

• 查询学生成绩时：工作流会调用 Dify 内置的“柱状图”工具，将学生的各科成绩直接渲染成一张清晰的图表，实现数据可视化。
• 查询平均分与排名时：工作流会将处理好的数据，以结构化的 Markdown 表格形式输出，内容一目了然。
• 无法识别查询时：它会返回一个友好的默认提示，引导用户重新输入。

主要特点

• LLM 意图识别：完美展示了如何利用 LLM 的理解能力作为智能“路由器”，将自然语言指令转化为精确的机器可执行任务。
• 后端 API 集成：清晰地演示了 Dify 作为前端流程编排器，如何与现有的后端服务或数据库进行解耦和通信，实现对内部系统的数据查询。
• 动态数据可视化：不仅仅是返回文本，而是能根据实时查询到的数据，动态生成如图表之类的可视化元素，极大提升了信息传递的效率和用户体验。
• 条件逻辑路由：通过核心的“条件分支”节点，在一个工作流内实现了复杂的多分支业务逻辑，使得应用能够处理多种不同类型的请求。
• 结构化数据处理：工作流中的 Python 节点展现了强大的数据处理能力，能够消费结构化的 JSON 数据，并将其重塑为用户友好的多种展现形式。

重要提示

此工作流是一个技术演示案例，它的运行依赖于一个在本地 http://127.0.0.1:9090/ 地址上运行的、提供数据查询 API 的后端服务。同时，部分查询参数（如学生 ID、课程 ID）目前是在变量中预设的，在实际应用中需要进一步开发以实现动态提取。

非常适合希望为现有内部系统（如 ERP、CRM、教务系统）构建自然语言查询界面的开发者或系统集成商。它为如何打造一个能与企业数据库安全交互、执行特定任务的 AI 助理提供了优秀的实践蓝图。