在 Dify 工作流中融入 NL2SQL（自然語言轉 SQL）之能力，可依循如下步驟達成，借由 Dify 的模塊化設計以及模型編排之功能，優化數據庫查詢之智能化交互：
一、環境準備與 Dify 部署
- 安裝 Docker 與 Dify
務須確保本地已完成 Docker 之安裝，并通過 Git 克隆 Dify 之代碼庫抑或下載源碼包。Dify 倚仗容器化部署，需對 Docker 網絡予以配置，以支撐數據庫容器（諸如 PostgreSQL、MySQL 等）與其他服務間的通信。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker compose up -d
- 配置數據庫連接
于docker-compose.yml之中，確保數據庫容器與 Dify 服務處于同一 Docker 網絡，并設定環境變量（例如數據庫地址、端口、用戶密碼等）。譬如，PostgreSQL 之配置需明晰地加入網絡并開放端口。
二、NL2SQL 模型集成
- 擇取支持 NL2SQL 的模型
- 開源模型：諸如 Chat2DB-SQL-7B（基于 CodeLlama 微調，支持多數據庫語法）。
- 商業 API：經由 Dify 的模型供應商配置，接入 OpenAI、Moonshot 等支持文本生成的模型，借由提示工程達成 NL2SQL。
- 模型配置
于 Dify 的“模型供應商”設置中添加 API Key，并選取對應之模型（如moonshot-v1-128k以處理復雜長文本）。若采用本地模型，需通過 OneAPI 或 Ollama 進行集成。
三、構建 NL2SQL 工作流
- 界定輸入與上下文
- 用戶輸入：接收以自然語言表述的查詢（例如“查詢 A 產品 9 月的銷售額”）。
- 數據庫 Schema 注入：通過知識庫上傳數據庫表結構，或動態加載 Schema 作為上下文，降低模型生成 SQL 時的干擾。
- 提示工程優化
設計提示詞模板，明確任務目標（例如生成 PostgreSQL 兼容的 SQL），并對輸出格式加以約束。例如：
你乃一位 SQL 專家，依據以下表結構生成查詢：表：sales (product_id, month, amount)
用戶問題：{query}
輸出僅涵蓋 SQL 語句，無需闡釋。
- 工作流編排
借助 Dify 的可視化界面，將 NL2SQL 模型節點與數據庫執行節點予以串聯：
- 節點 1：自然語言輸入解析。
- 節點 2：調用 NL2SQL 模型生成 SQL。
- 節點 3：執行 SQL 并返回結果（需配置數據庫連接器）。
四、性能優化與錯誤處理
- 模式鏈接（Schema Linking）
運用雙向模式鏈接技術（諸如 RSL-SQL 框架），結合 LLM 生成的關鍵組件以及精確列名匹配，增進相關表/列的召回率，削減冗余信息的干擾。
- 多輪自校正
針對復雜查詢，規劃多輪校驗機制：在首輪生成 SQL 之后，通過二次模型調用查驗語法或邏輯錯誤，并自動予以修正。
- 結果后處理
- 執行限制：增添LIMIT子句以防止大數據量查詢。
- 敏感操作攔截：過濾DROP、DELETE等高危語句。
五、應用場景示例
- 業務報表生成
當用戶輸入“顯示本月各區域銷售排名”時，Dify 自動生成SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region ORDER BY SUM(amount) DESC;并返回可視化圖表。
- 動態數據查詢
結合知識庫的實時數據（例如股票信息），通過 NL2SQL 達成“查詢寧德時代最近市盈率”的自動化響應。
六、擴展與進階
- RAG（檢索增強生成）
將數據庫文檔（例如字段說明）存入 Dify 知識庫，在生成 SQL 時結合檢索到的上下文，提高準確性。
- 多模型協作
運用 Dify 的智能體編排功能，分配不同模型處理任務（如 Claude 解析用戶意圖，GPT-4 生成 SQL），平衡成本與性能。
注意事項
- 權限控制：對數據庫的讀寫權限加以限制，規避誤操作。
- 日志監控：通過 Dify 的 LLMOps 功能追蹤 SQL 生成與執行日志，持續優化提示詞。
經由上述步驟，能夠在 Dify 中高效達成 NL2SQL 能力，將自然語言查詢轉化為可執行的數據庫操作，顯著降低非技術用戶的數據訪問門檻。
