从零开始学习Dify-数据库数据可视化(五)

概述

上一篇文章我们围绕 Excel 文件展开数据可视化教学,逐步掌握了数据导入、图表构建和 AI 智能分析。在实际业务环境中,很多数据并不是保存在表格中,而是存储于数据库系统中,尤其是最常见的 MySQL。本篇作为本系列的第五篇,将聚焦于如何在 Dify 中连接 MySQL 数据库,动态获取数据,并将其可视化展示。相比静态的 Excel 文件,MySQL 的实时性和结构化特征将为可视化带来更大价值。本篇将一步步带你完成从数据库接入到图表生成,再到智能分析的完整流程。

构建工作流

  • 开始节点:就是一个输入框,告诉AI我们要干什么,需求是什么。
  • 知识检索:提供详细的数据库表的DDL,包含注释等,这样大模型才能正确理解我们的数据字段,才可以根据自然语言生成查询数据的SQL,以便去数据库查询。
  • LLM节点:这个节点负责把我们的自然语言转换成SQL语句,可以选择多家模型进行测试,看哪个效果好,我这里用的是qwen-coder-turbo-latest。

    • promt如下:

      你是一个数据分析师,擅长使用SQL查询数据库,根据用户
      数据库的表结构 当 上下文 和用户的查询要求给出对应的
      sq|语句。用户的查间要求是:[变量]。
      注意生成的SQL必须经过严格的校验。你可以使用函数在用
      户输入类似于"求和"或"总和"时,则在sq/语句中使用
      SUM0。用户输入类似于"平均数"或"平均"时,在在sql语句
      中使用AVG0。
      要求
      1.如果用户输入的内容无法生成为sq|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,除此以外不要输出其他任何信息,不要注释和说明,也不要格式化,不要用markdown格式来输出,直接输出纯文本,也不要输出 \n 这样的回车换行符,确保你生成的sql
      语句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.禁止中间过程输出。

  • 参数提取器:节点的作用是从LLM节点的输出里提取出合法SQL语句,上一个节点返回的数据可能会被包装成md的格式,这里要根据实际的情况调整一下。上一个节点我使用qwen-coder-turbo-latest生成SQL的时候。

  • HTTP请求节点:把上一个节点的SQL语句发给后台,让后台执行这个SQL查询数据库,然后拿到数据。这里的参数要和后台接口一致,包括接口url,方法,body的返回格式等。

  • 解析数据库数据:从上一个节点的输出里解析出我们需要的,方便下一个节点处理的数据。
  • Echarts 数据提取节点:该节点的作用是从前一个节点的输出中提取出 Echarts 所需的数据,过滤掉无关内容,仅保留用于图表渲染的核心信息。
  • LLM 处理节点:此节点将上一步输出的数据转换为 Echarts 可识别的图表数据结构。提示词的设计可以参考上一期的内容。
  • 参数提取器节点:负责从上一个节点的输出中抓取 Echarts 执行所必需的参数,其他无关数据会被剔除。多个参数提取器节点的功能类似,都是从 Markdown 格式或其他结构化内容中提取出图表渲染所需的关键数据。
  • 代码执行节点:在该节点中编写代码以接收前一节点的数据,并生成 Echarts 图表的最终结构。
  • 最终回复节点:将上一节点生成的 Echarts 图表内容作为最终结果进行输出和展示。

预览结果

总结

通过本篇学习,我们掌握了如何将 MySQL 数据库接入 Dify,实现实时图表的构建与自动更新。相比 Excel 数据,MySQL 的动态性与结构化优势让数据可视化更具实用价值,特别适合销售监控、订单跟踪、客户分析等场景。Dify 强大的图表引擎与 AI 问答系统,让非技术人员也能轻松操作数据库数据,快速洞察业务趋势。下一篇我们将探索如何通过自动化工具(如 Webhook、API)让 Dify 接收来自第三方系统的数据更新,进一步实现全流程自动化的数据分析体验。

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