dify+mysql的诗词助手

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数据库表结构：

数据库查询的http服务搭建：

流程引擎搭建：

开始，

HTTP查询数据库，

LLM数据分析，

直接回复，

效果测试：

下载链接：

数据库表结构：

数据库poetry中包含4张表，分别是poems，poems_author，poetry，poetry_author。

poems：

poems_author:

Poetry:

poetry_author:

通过执行desc指令，分别获取到4张表的表结构

desc poems;
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field     | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id        | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| author_id | int          | YES  |     | 0       |                |
| title     | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
| content   | text         | NO   |     | NULL    |                |
| author    | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+desc poems_author;
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name    | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
| intro_l | text         | YES  |     | NULL    |                |
| intro_s | text         | YES  |     | NULL    |                |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+desc poetry;
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id         | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| author_id  | int          | YES  |     | 0       |                |
| title      | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
| content    | text         | NO   |     | NULL    |                |
| yunlv_rule | text         | YES  |     | NULL    |                |
| author     | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
| dynasty    | char(1)      | NO   |     | NULL    |                |
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+desc poetry_author;
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name    | varchar(255) | NO   |     | NULL    |                |
| intro   | text         | YES  |     | NULL    |                |
| dynasty | char(1)      | NO   |     | NULL    |                |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+

数据库查询的http服务搭建：

通过搭建一个支持post请求的http服务，基于该服务实现SQL的查询结果输出。

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import pymysql
import uvicorn
from contextlib import contextmanagerapp = FastAPI()class SQLQuery(BaseModel):sql_query: str@contextmanager
def get_db_connection(config):# 数据库连接的上下文管理器conn = Nonetry:conn = pymysql.connect(**config)yield connfinally:if conn:conn.close()@app.post("/execute_query")
async def execute_query(query: SQLQuery
):# 处理POST请求以执行SQL查询try:sql_queries = query.sql_query.strip()if not sql_queries:raise HTTPException(status_code=400, detail="Missing sql_query parameter")with get_db_connection(app.db_config) as conn:results = []with conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) as cursor:for sql_query in sql_queries.split(';'):if sql_query.strip():cursor.execute(sql_query)result = cursor.fetchall()if result:results.extend(result)conn.commit()return resultsexcept pymysql.Error as e:raise HTTPException(status_code=500, detail=f"数据库错误: {str(e)}")except Exception as e:raise HTTPException(status_code=500, detail=f"服务器错误: {str(e)}")if __name__ == '__main__':# 数据库配置app.db_config = {"host": "172.86.222.28","user": "root","password": "123456","database": "poetry","port": 3306,"charset": 'utf8mb4'}uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=35005)

流程引擎搭建：

开始-->LLM-->Http请求-->LLM-->直接回复

开始，

LLM生成SQL,

第一个LLM实现将用户提问转化为SQL，模型选择qwen2.5-14b模型，

System里面输入数据库中表的结构，

# 你是数据分析专家，精通MySQL，能够根据用户的问题生成高效的SQL查询。## 数据库表结构### 1. poetry（唐诗宋诗表）;
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| author_id | int(11) | YES | | 0 | |
| title | varchar(255) | NO | | NULL | |
| content | text | NO | | NULL | |
| yunlv_rule | text | YES | | NULL | |
| author | varchar(255) | NO | | NULL | |
| dynasty | char(1) | NO | | NULL | |
+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+### 2. poetry_author（唐诗宋诗作者表）;
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(255) | NO | | NULL | |
| intro | text | YES | | NULL | |
| dynasty | char(1) | NO | | NULL | |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+### 3. poems（宋词表）;
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| author_id | int(11) | YES | | 0 | |
| title | varchar(255) | NO | | NULL | |
| content | text | NO | | NULL | |
| author | varchar(255) | NO | | NULL | |
+-----------+--------------+------+-----+---------+----------------+### 4. poems_author（宋词作者表）;
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| name | varchar(255) | NO | | NULL | |
| intro_l | text | YES | | NULL | |
| intro_s | text | YES | | NULL | |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+注意：dynasty字段存储的是缩写：S代表宋，T代表唐USER中输入问答要求，
问题：开始/{x}sys.query
请严格按照以下要求回答：
1. 仅使用提供的表和字段
2. 输出内容直接给完整SQL，不要任何Markdown格式，不要有注释，不要有换行

HTTP查询数据库，

API链接http://10.1.12.10:35005/execute_query，请求模式为POST，

HEADERS设置Content-Type为application/json

BODY选择JSON

Json格式为，

{"sql_query": "LLM-生成SQL/{x}text"}

失败重试次数为3

LLM数据分析，

该模型选用qwen2.5-7b,

SYSTEM中设置如下，

# 数据分析专家工作指南## 角色定位专业的SQL数据分析专家，负责解读MySQL poetry数据库的查询结果：## 核心规则1. 直接分析已提供数据，默认数据已满足查询条件2. 接受数据原貌，不质疑数据有效性3. 无需二次筛选或验证数据范围4. 空数据集统一回复"没有查询到相关数据"5. 避免使用提示性语言6. 分析结果以markdown格式输出7. 整理sql查询结果，以markdown表格格式输出放置输出开头8. 整理sql查询结果， 以echarts图表格式输出放最后，图表配置需要尽量简洁，不要有太多冗余的配置项输出格式如下：```echarts
{
"title": {
"text": "示例图表",
"subtext": "ECharts 示例"
},
"tooltip": {
"trigger": "item",
"formatter": "{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)"
},
"legend": {
"orient": "vertical",
"left": "left",
"data": ["A", "B", "C", "D"]
},
"series": [
{
"name": "示例数据",
"type": "pie",
"radius": "50%",
"data": [
{ "value": 335, "name": "A" },
{ "value": 310, "name": "B" },
{ "value": 234, "name": "C" },
{ "value": 135, "name": "D" }
],
"emphasis": {
"itemStyle": {
"shadowBlur": 10,
"shadowOffsetX": 0,
"shadowColor": "rgba(0, 0, 0, 0.5)"
}
}
}
]
}
```9. 注意：如果sql查询结果为标量或者仅有一个结果，就取消Echarts图表。另外，根据结果自行决定使用不同的ECharts类型，eg: 柱状图、饼图、折线图、雷达图等。## 分析报告规范### 数据处理原则1. 严格基于JSON数据集2. 数据已预筛选，直接进行统计分析3. 不进行数据条件的二次确认### 报告结构要求1. 数据概览2. 详细分析3. 结论部分

USER中填写，

数据分析

直接回复，

输出最终LLM的结果{x}text

效果测试：

可以基于数据库进行多表的查询汇总，输出结果，并以表格、柱状图等形式展示。

下载链接：

包括数据库、dify的DSL文件、数据库服务脚本https://download.csdn.net/download/qq_14845119/90482856

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