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掌握DeepSeek+Dify工作流,提升数据库查询效率。 核心内容: 1. DeepSeek+Dify工作流的整体流程 2. 生成SQL语句的演示及效果 3. 知识库优化与大模型配置技巧
通过前面的文章,我们基本可以了解到知识库的建立和大模型使用的一些基本流程。接下来会分享下工作流方面的demo
1.整体的流程如下2.效果如下
查询内容:查询用户名为admin的邮箱
3.大模型的配置内容
{
"text": "<details style=\"color:gray;background-color: #f8f8f8;padding: 8px;border-radius: 4px;\" open> <summary> Thinking... </summary>嗯,我现在需要帮用户写一个SQL语句来查询用户名为admin的邮箱。首先,我得确定用户的需求是什么。他们有两个表,CHAT_USER和CHAT_MSG。CHAT_USER表里有用户的基本信息,包括邮箱,而CHAT_MSG表主要是聊天信息,应该和邮箱查询关系不大。\n\n首先,我应该直接从CHAT_USER表中获取数据,因为邮箱字段就在那里。用户只需要邮箱,所以不需要连接到其他表。接下来,我需要找到用户名为admin的记录。CHAT_USER表的USER_NAME字段就是用户名,所以条件应该是USER_NAME = 'admin'。\n\n然后,我要确保只返回邮箱这一列,所以SELECT语句后面应该是USER_EMAIL。同时,可能有多个用户有相同的用户名,所以可能会返回多行,但用户可能只需要一条,或者不管有多少,都要返回所有符合条件的邮箱。\n\n另外,是否需要考虑大小写的问题?比如,Admin和admin是否不同,这取决于数据库的配置。如果用户明确是admin,那么直接用='admin'就可以了。\n\n最后,写出SQL语句:SELECT USER_EMAIL FROM CHAT_USER WHERE USER_NAME = 'admin'; 这样就能直接获取到结果了。\n</details>\n\nSELECT USER_EMAIL FROM CHAT_USER WHERE USER_NAME = 'admin';",
}
import re
def main(sql_str) -> dict:
# 使用正则表达式去除<details>标签及其内容
pattern = re.compile(r'<details.*?</details>', re.DOTALL)
sql = pattern.sub('', sql_str)
return {
"result": sql,
}
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