技术背景

Text2SQL（自然语言转结构化查询语言）技术通过以下流程实现数据库智能查询：

1. **自然语言输入**：用户用日常用语提问（如"查询平均工资超过公司平均水平的部门"）

2. **语义解析**：系统解析问题的语义结构

3. **SQL生成**：自动转换为可执行SQL语句

4. **结果反馈**：执行查询并返回可视化结果

典型应用场景

- 商业智能：非技术人员自助数据查询

- 教育系统：学生成绩统计分析

- 医疗管理：病历数据快速检索

系统实现方案

核心组件

- **Dify平台**：提供AI应用开发框架（需1.0.0+版本支持）

- **Database**：此工具用于在已存在的数据库中执行 SQL 查询。

- **ECharts**：负责生成可视化图表

- **Mysql**：负责数据存储

-- 创建数据库（例如命名为 sales_data）CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sales_data;-- 使用该数据库USE sales_data;-- 创建销量表CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,date VARCHAR(7) NOT NULL,-- 存储格式为 'YYYY-MM'    sales_volume INT NOT NULL-- 销量数据);-- 插入销量数据INSERTINTO sales (date, sales_volume)VALUES('2025-06',2118845),('2025-05',1958667),('2025-04',1772119),('2025-03',1955204),('2025-02',1397009),('2025-01',1800235),('2024-12',2649128),('2024-11',2438092),('2024-10',2271670),('2024-09',2116925),('2024-08',1913002),('2024-07',1725174),('2024-06',1769462),('2024-05',1716443),('2024-04',1541842),('2024-03',1691118),('2024-02',1111541),('2024-01',2034527),('2023-12',2360143),('2023-11',2077155),('2023-10',2032470),('2023-09',2019445),('2023-08',1922495),('2023-07',1781580),('2023-06',1894250),('2023-05',1685966),('2023-04',1635995),('2023-03',1593454),('2023-02',1396501),('2023-01',1295097);

以上为本案例数据准备。

 技术限制

- 复杂嵌套查询准确率有待提升

- 多表关联查询需要明确语义关系

 实施步骤

工作流搭建

工作流节点链

1. 开始节点（无输入配置）

2. LLM：模型这里我们选择了硅基流动Deepseek V3模型，实现自然语言生成SQL语句。​​​​​​​

## 角色 你是一个专业的SQL生成专家，需要根据用户生成标准的mysql数据库的SQL。 ### 任务 请根据用户问题生成 SQL 查询语句。数据库的信息如下：-- 创建数据库（例如命名为 sales_data）CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sales_data;-- 使用该数据库USE sales_data;-- 创建销量表CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales (    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,    date VARCHAR(7) NOT NULL, -- 存储格式为 'YYYY-MM'    sales_volume INT NOT NULL -- 销量数据);### 要求： 1. 确保 SQL 查询语法正确，并考虑性能优化。2. 只要输出sql查询语句，禁止输出其它内容。

3. SQL Execute使用到SQL Execute工具，执行数据库查询。我们可以在marketplace.dify.ai/plugins/hjl… 市场上找到这个项目，目前这个项目支持的数据库有mysql, postgresql, sqlite, sqlserver, oracle。

4. 参数提取器节点，用于提取图表生成数据，4个变量分别为date，sales，title，content。

5. 柱状图节点，用于生成图表，标题、数据、X轴分别填入上一个节点的输出内容。

6. 模板转换节点，用于拼接柱状图和数据分析

7.回复节点输出最终结果

8. 效果验证

验证维度	查询语句	结果准确性
基础查询	"查询2025年销量数据"	返回准确统计结果
复杂查询	"统计2024年平均销量，按降序排列"	生成包含GROUP BY和ORDER BY的复合SQL

技术优势

• 零代码实现：通过可视化配置完成复杂NLP功能

• 多数据库支持：兼容MySQL、PostgreSQL、Oracle等主流数据库

如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

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