【AI智能体】Dify 实现自然语言转SQL操作数据库实战详解

目录

一、前言

二、Dify介绍

2.1 Dify是什么

2.2 Dify 核心特性

2.2.1 Dify 特点

2.2.2 多模型支持

2.2.3 Dify 适应场景

2.3 基于Dify实现自然语言转sql优势

三、Dify 自然语言转SQL操作过程

3.1 前置准备

3.1.1 安装必要的插件

3.2 Dify 自然语言转SQL实现方案一

3.2.1 创建新应用

3.2.2 添加大模型节点

3.2.3 效果验证

3.3 Dify 自然语言转SQL实现方案二

3.3.1 添加知识库

3.3.2 配置文档内容分割等信息

3.3.3 添加知识库检索节点

3.3.4 调整大模型节点

3.3.5 效果验证

3.4 对接数据库实现SQL数据查询

3.4.1 增加参数提取器节点

3.4.2 增加SQL查询插件

3.4.3 增加SQL查询工具节点

3.4.4 配置结束节点

3.4.5 效果验证

四、写在文末

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一、前言

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力。然而，如何高效、便捷地从海量数据中提取有价值的信息，一直是困扰非技术人员的难题。传统数据查询方式往往依赖于复杂的SQL语句，这对于缺乏编程背景的业务人员而言，无疑是一道难以逾越的鸿沟。正是在这样的背景下，自然语言处理（NLP）与数据库技术的融合，催生了"自然语言转SQL"（Natural Language to SQL，简称NL2SQL）这一创新技术，旨在打破数据查询的壁垒，让数据真正为每个人所用。

本文将深入探讨Dify这一强大的开源大语言模型应用开发平台，如何赋能NL2SQL技术，实现从自然语言到SQL的智能转化。我们将会剖析完整的设计思路、实现方法，并阐述自然语言转SQL所带来的诸多益处，旨在为广大科技爱好者和企业用户提供一份全面的指南，共同迎接数据智能化的新时代。

二、Dify介绍

2.1 Dify是什么

Dify 是一个开源大模型应用开发平台，旨在帮助开发者（智能体应用爱好者）快速构建、部署和管理基于大型语言模型（LLM）的 AI 应用。它提供了一套完整的工具链，支持从提示词工程（Prompt Engineering）到应用发布的全流程，适用于企业级 AI 解决方案和个人开发者项目。

官网入口：https://cloud.dify.ai/apps

中文网入口：Dify: 企业级 Agentic AI 解决方案开发平台

2.2 Dify 核心特性

2.2.1 Dify 特点

Dify 具备如下核心特点：

• 可视化编排工作流

  • 通过低代码界面设计 AI 应用流程，无需深入编程即可构建复杂的 LLM 应用。

  • 支持 对话型（Chat App） 和 文本生成型（Completion App） 应用。

• 多模型支持

  • 兼容主流大模型 API，如 OpenAI GPT、Anthropic Claude、Cohere、Hugging Face 等。

  • 支持私有化部署的 Llama 2、ChatGLM、通义千问 等开源模型。

• 灵活的提示词工程

  • 提供 Prompt 模板、变量插值、上下文管理等功能，优化 AI 输出效果。

  • 支持 RAG（检索增强生成），可结合外部知识库提升回答准确性。

• 数据管理与持续优化

  • 记录用户与 AI 的交互日志，用于分析和迭代改进模型效果。

  • 支持 A/B 测试，对比不同提示词或模型版本的表现。

• 企业级功能

  • 支持 多租户、权限管理，适合团队协作开发。

  • 支持私有化部署，保障数据安全。

2.2.2 多模型支持

在Dify控制台，内置非常多大模型可供用户选择，比如GPT系列，DeepSeek、千问系列模型等，基于这些模型，应用开发者可以自由灵活的选择并使用。

2.2.3 Dify 适应场景

Dify 适用于多种生成式 AI 应用开发场景：

• 内容创作与生成

  • 自动化生成文章、报告、营销文案等

  • 结合知识库实现专业领域内容生成（如法律、医疗文档）

• 智能对话系统

  • 构建多轮对话客服机器人、虚拟助手

  • 通过 Agent 框架实现任务分解与工具调用（如搜索、图像生成）

• 数据分析与自动化

  • 解读复杂数据并生成可视化报告

  • 自动化业务流程（如工单处理、邮件回复）

• 个性化推荐与营销

  • 基于用户画像生成个性化推荐内容。

  • 结合RAG实现精准信息检索与推送。

2.3 基于Dify实现自然语言转sql优势

基于 Dify 开发智能体来实现“自然语言转 SQL”（NL2SQL）具有非常显著的优势。这主要得益于 Dify 的核心设计理念：降低构建基于大模型的应用的门槛，并最大化开发效率和应用质量。具体来说，主要具备如下优势。

1）极致的开发效率与低代码体验

• 传统方式：

  • 需要自行搭建后端服务、设计 API、处理数据库连接、编写复杂的提示词（Prompt）、集成大模型 API、并构建一个处理并发请求和状态管理的系统。这是一个全栈开发项目。

• 基于 Diy 的方式：

  • 可视化编排： 你无需编写大量的基础架构代码。通过 Dify 的工作流（Workflow）画布，你可以通过拖拽组件（如大模型、代码执行器、条件判断等）来构建整个 NL2SQL 的逻辑 pipeline。

  • 集中配置： 数据库连接、模型参数、提示词模板都在统一的界面进行管理和配置，无需在不同代码文件和配置文件中切换。

  • 优势体现： 开发周期从天/周级缩短到小时级。产品经理、数据分析师等非核心开发人员也能理解和参与部分流程的搭建，极大提升了跨团队协作效率。

2）强大的提示词工程与精准控制

NL2SQL 的核心难点在于生成准确、安全、高效的 SQL

• 传统方式： 提示词（Prompt）写在代码里，迭代和测试非常繁琐。每次修改都需要重新部署才能验证效果。

• 基于 Dify 的方式：

  • 可视化提示词编排： Dify 提供了强大的提示词编辑器，可以方便地插入变量（如用户问题 {question}、数据库表结构 {schema}）。

  • 场景化模板： 你可以为不同的查询类型（如数据报表、即席查询、复杂联表）创建不同的提示词模板，并在工作流中根据条件调用，从而实现更精准的控制。

  • 实时测试与迭代： 在 Dify 界面上可以直接修改提示词并点击“运行”测试，立即看到大模型返回的结果。这种即时反馈循环使得提示词的优化工作变得非常高效。

  • 优势体现： 能够快速迭代和优化出生成 SQL 准确率最高的提示词，这是项目成功的关键。

3）构建“智能体”而不仅仅是“转换器”

Dify 支持Agent（智能体） 模式，让你的应用不再是简单的“一次转换”，而是拥有了思考、纠错、执行的能力

• 工具调用（Function Calling）： 你可以为智能体配置“工具”，例如：

  • query_db_schema： 一个工具函数，用于查询指定数据表的列名、类型、注释等信息。

  • execute_sql： 一个工具函数，用于执行生成的 SQL 并返回结果。

• 工作流程：

  • 用户输入：“查询一下上个月销售额最高的产品是什么？”

  • 智能体首先决定调用 query_db_schema 工具，获取 sales 和 products 表的结构。

  • 智能体根据表结构和用户问题，生成 SQL。

  • （可选）智能体可以决定先解释一下 SQL，或者让用户确认后再执行。

  • 智能体调用 execute_sql 工具执行查询。

  • 智能体将查询结果用自然语言组织好，返回给用户。

• 优势体现： 实现了端到端的自动化，用户体验从“生成 SQL”提升到了“直接得到答案”，智能水平更高，交互更自然。同时，通过工具调用，可以严格控制智能体对数据库的访问权限，安全性更高。

4）企业级特性与运维管理

对于正式上线的应用，Dify 提供了关键的企业级支持：

• 版本管理与发布： 对提示词、数据集、模型配置的修改都可以进行版本控制，并平滑地发布上线或回滚，保证线上服务的稳定性。

• 监控与日志： 详细记录每一次用户对话、生成的 SQL、 token 消耗情况，便于进行效果分析、成本核算和故障排查。

• 模型兼容性： 无缝支持主流的大模型（GPT、Claude、文心一言、通义千问、讯飞星火等以及本地部署的模型），你可以轻松切换或降级模型以平衡成本与性能，避免被单一厂商绑定。

• API 与集成： 生成的应用可以直接提供标准 API，轻松集成到你的数据中台、BI 系统、聊天机器人或其他内部系统中。

5）安全性与可控性

• SQL 执行隔离： 通过 Dify 的“代码执行器”组件，可以将生成的 SQL 限制在沙箱环境中执行，或者只能进行 SELECT 查询，杜绝数据被意外修改或删除的风险。

• 知识库辅助： 可以将数据库的字段说明、业务指标定义等文档录入 Dify 的知识库。智能体在生成 SQL 时会优先参考这些权威信息，确保生成的 SQL 符合业务规范（例如，“GMV”这个指标的计算公式是什么）。

总而言之，基于 Dify 开发 NL2SQL 智能体的最大优势在于，它将一个复杂的、技术门槛高的全栈工程项目，转变为一个以“应用逻辑”和“提示词优化”为核心的高效构建过程。 它让开发者能够聚焦于提升 SQL 生成的准确性和用户体验本身，而非复杂的基础设施，从而以最低的成本、最快的速度构建出高质量、安全可控的企业级智能数据查询应用。

三、Dify 自然语言转SQL操作过程

3.1 前置准备

3.1.1 安装必要的插件

Dify提为应用开发者提供了众多大模型可供集成使用，但需要使用者以插件方式安装并集成进去。在账户那里右键设置，进入模型供应商设置那里，可以看到有很多大模型可供集成，入口：

插件 - Dify

可以选择合适的模型供应商进行安装，比如我这里选择了DeepSeek ，通义千问大模型，以及国内的硅基流动大模型集成平台，主要是把对应的模型供应商的apikey配置进去即可。

3.2 Dify 自然语言转SQL实现方案一

3.2.1 创建新应用

如下，创建一个chatflow应用，填写应用名称

创建完成后，跳转到下面的工作流配置页面

3.2.2 添加大模型节点

该大模型节点用于实现将自然语言转化为SQL的需求，添加大模型节点之后，在节点中配置中，配置如下提示词

你是一位精通SQL语言的数据库专家，熟悉mysql数据库。你的任务是根据用户的自然语言输入，编写出可以直接执行的SQL查询语句。输出内容必须是可以执行的SQL语句，不能包含其他多余的信息。核心规则：
1、根据用户的查询需求，确定涉及的表和字段。
2、确保SQL语句的语法符合mysql规范。
3、输出的sql语句必须完整并且可执行，不包含注释或多余的换行符。关键技巧：
- WHERE 子句： 用于过滤数据。例如，`where column_name = 'value'`。
- **日期处理：** 使用 STR_TO_DATE 函数将字符串转为日期类型。例如，`STR_TO_DATE('2025-05-15','%Y-%m-%d')`。
- **聚合函数：** 如`COUNT`，`SUM`，`AVG`等，用于计算汇总信息。
- **除法处理：** 在执行除法运算时，需要考虑除数为0的情况，避免错误。
- **日期范围示例：** 查询特定日期范围的数据时，使用 `BETWEEN` 关键字，例如，`WHERE date_column BETWEEN '2025-05-15' AND '2025-05-21' `**注意事项**
1、确保字段名和表名的正确性，避免拼写错误。
2、对于字符串类型的字段，使用单引号括起来，例如，`'sample_text'`。
3、在使用聚合函数时，如果需要根据特定字段分组，使用`GROUP BY`子句。
4、在进行除法运算时，需要考虑除数为0的情况，从而避免运行时错误。
5、生成的SQL语句，不能有换行符，比如 \n
6、在计算订单金额的时候，直接计算对于的商品价格就可以了，不用计算订单的商品数量。<examples>输入：“找出所有年龄大于5岁且性别为男的学生”
输出：“select * from students where age > 5 and gender='male';”输入：“统计每个部门的员工数量”
输出：“select department_name COUNT(*) as employee_count from employees GROUP BY department_name;”</examples>

在节点的用户提示词中配置下面的内容

• 给出的sql建表语句相当于是给大模型提供参考模板，生成的sql查询语句将会参考这两个表

数据库相关表结构说明：1、员工表（employees）完整建表sql如下：
CREATE TABLE `employees` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`emp_name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '员工名称',`age` int DEFAULT '0' COMMENT '员工年龄',`gender` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '员工性别',`department_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '所属部门ID',`department_name` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '所属部门名称',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='员工表';2、部门表（depart）完整建表sql如下：
CREATE TABLE `depart` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',`depart_name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称',`depart_code` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '部门编码',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='部门表';两个表的关联关系说明：
employees（员工表）中的department_id字段为depart（部门表）的外键，即员工表的department_id是部门表的id主键这个字段

3.2.3 效果验证

上一步的大模型节点先直接连接结束节点，即直接回复节点即可，然后发布下之后，在输入框输入一段自然语言内容，如下：

查询归属于软件开发部的所有的员工名称，性别，最终展示的字段为：员工ID，员工姓名，性别，部门名称

将上面的内容输入到对话框，经过短暂的思考之后，按照要求给出了最终的SQL语句

这个语句是否能用呢？拷贝这段sql放到数据库中，我们用提示词中的建表sql提前创建了两个表，并随机插入了几条数据，用上一步生成的sql放到navicat执行，可以看到，能够得出正确的结果，说明上面配置的自然语言转sql是成功的。

3.3 Dify 自然语言转SQL实现方案二

3.3.1 添加知识库

如下，进入到知识库中增加一个知识库

知识库使用本地的txt文档，在文档中给出案例中需要用到的两个表结构，以及对应的表关系说明

3.3.2 配置文档内容分割等信息

基于上一步点击下一步后，来到下面的知识库文档内容分割页面，在这个页面主要是配置你上传的文档中的内容按照什么样的分割方式，索引类型，嵌入模型等，如果不是很清楚，可以查阅下相关的资料，或者使用默认即可

这里面有个嵌入模型需要注意，因为并不是所有的大模型都具备这个能力

最后点击保存，来到下面的页面，等待处理完成即可

最后可以在列表上面看到这个知识库信息

也可以做一下测试，即对知识库的内容进行检索

3.3.3 添加知识库检索节点

在开始节点后面增加一个知识库检索节点，选择上一步增加的那个知识库

3.3.4 调整大模型节点

知识库检索节点的目的是为了进一步缩减大模型节点对于信息源的检索范围，减小了范围也就意味着提高了检索、汇总信息的速度，此时，大模型节点的用户提示词既可以去掉了，然后将上下文变量配置进去，选择知识检索节点的输出内容

3.3.5 效果验证

基于上面的配置后，再次发布更新进行验证，首先输入下面的自然语言描述，可以看到很快就给出了查询SQL

再次输入上一次测试的自然语言，也能得到完整的输出结果

然后将生成的sql放在navicat中执行下，也能得到正确的结果

3.4 对接数据库实现SQL数据查询

基于上面的步骤，完成了基于自然语言转SQL查询语句的转换过程，我们最终的目的是为了拿到生成的查询SQL，然后连接数据库进行sql查询，得出最终的结果，基于上面配置的流程，接下来进一步做配置流程的完善。

3.4.1 增加参数提取器节点

基于上面的流程，在大模型节点之后增加一个参数提取器节点，因为大模型节点输出的结果不是一个单纯的仅仅包含SQL的字段，所以需要进行参数提取才能传递到后面使用

注意参数里面的描述说明

3.4.2 增加SQL查询插件

在Dify的插件市场中，找到SQL查询的插件并安装一下，如下选择第一个安装即可

3.4.3 增加SQL查询工具节点

基于上面的流程，在大模型节点之后增加一个工具节点，选择上一步安装的SQL查询工具

在SQL查询节点中配置本次你要连接的数据库相关的信息

注意这里的SQL查询语句选择上一个参数提取器里面的输出SQL内容

3.4.4 配置结束节点

直接回复节点的输入选择上一个SQL查询结果的输出

3.4.5 效果验证

发布并更新流程之后，再次测试，使用上面相同的问题，输入进去之后，等待整个流程执行完成之后，可以得到正确的结果

这与数据库表中查到的结果是一致的

四、写在文末

本文通过较大的篇幅详细介绍了基于Dify实现自然语言转SQL的完整操作过程，本文只是实现的2种方式，还有其他的实现方案，有兴趣的同学可以基于此继续深入研究，本篇到此结束，感谢观看。