Dify工作流完成查询全流程

在Dify应用编排中，知识库对接、数据库访问、智能问答、智能分析以及记忆聊天等相关内容在本公众号前期都已详细描述，这不仅可以满足各种应用场景，同时对结合RagFlow等知识库管理较好的平台实现知识问答等功能都很友好，今天主要分享Dify对接Mysql数据库根据自然语言查询数据的案例，主要实现如下：

Dify中创建工作流

在Dify中选择工作流，点击创建空白应用，然后在自动生产的开始节点后面分别添加Agent节点和结束节点即可。

必要插件

在完成该工作之前，需要先给Dify安装一个必要的插件：Dify Agent策略，然后再该策略中进行必要的配置，完成目标功能。

安装数据库查询插件，用于完成数据库的配置与交互，并做好相应的配置。

工作流配置

在开始节点中设置输入变量（因为工作流一般都是给前端程序使用的，在程序中调用，设置变量就非常有用了），然后在Agent节点中接收该变量。

配置Agent节点，在设置中，选择安装好的策略，直接选择Agent下的ReAct节点，在模型设置选项中设置自己的模型。

配置数据库查询节点，在工具列表一栏，点击右侧的加号，选择自己已经安装好的数据库SQL查询插件，然后选中插件，在弹出的窗体中，选择“推理配置”选项卡，然后设置数据库类型、数据库地址、端口、用户名、密码、库名等信息，其他选项默认。

然后再“指令”一栏中，填入数据库表的创建语句（需要说明的是，最好在创建数据库的时候把每个字段都加上注释，便于大模型理解这个字段是用来干什么的）。

最好在查询一栏中输入“/”调用选择器，选择初始节点设置的开始变量即可。

执行结果

经过上述配置之后，最终能够完整呈现出数据库的执行结果，准确性还是相当高的，但是本案例主要涉及的表结构并不复杂，涉及的表数量也不是很多，如果要做到更细分的查询，还需要进一步去完善，下面是执行结果：

通过以上步骤，成功完成了使用大语言模型来完成人类的自然语言查询操作，开始很难，但是一旦开始了，将会不断被完善，在此过程中，也将会诞生很多类似的功能，共同推动技术的进步与变革，我们只需要坚持学习，坚持探索，就会一直乘风破浪。

闲聊一刻

近期Dify的更新也是一波接着一波，在Dify的前几个版本，AI小悟也就是小编本人都做了升级跟进，但是到了Dify2.0版本，并没有跟进升级，当时我就在思考，为什么没有Dify1.9？难道跳过了吗？再加上当时在搞别的项目，没有详细研究，结果，这不退回来了吗？Dify1.9如期而至了，但是已经升级到2.0的宝子们，可能回退1.9有一些问题，建议只要能满足需求，这两个版本的功能大体相同，就先不要折腾了，让子弹先飞一会儿再说吧！

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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