简介

本文介绍如何使用Dify平台通过自然语言查询数据库，无需编写SQL代码即可获取数据并以Excel表格形式呈现。文章详细阐述了四个步骤：准备数据库连接信息、配置数据库插件、设置流程组件、执行查询并下载结果。该方法降低了数据获取门槛，使非技术背景人员也能在10分钟内自主完成数据查询，实现"数据获取的民主化"，提高决策效率。

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摘要：你是否也曾为了一句简单的数据查询，不得不打开复杂的数据库客户端，编写、调试SQL，再将结果复制到Excel中进行整理？这个过程耗时耗力，对于非技术背景的业务同学来说更是门槛极高。

现在，有了Dify，这一切变得空前简单。**你不需要懂任何技术，只需要用自然语言描述你想要什么数据，Dify就能自动查询数据库，并将结果以清晰的Excel表格形式呈现在你面前。**整个过程，从零开始到下载表格，最快只需10分钟。本文将手把手带你走通全流程。

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第一步：准备数据库连接信息（1分钟）

首先，你需要准备好要连接的数据库信息。Dify支持多种主流数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等。本文使用的是doris的数据库，兼容mysql的语法。

你需要准备以下信息：

• 数据库类型：例如 MySQL
• 主机地址（Host）：你的数据库服务器IP或域名
• 端口（Port）：例如 3306
• 数据库名（Database Name）
• 用户名（Username）
• 密码（Password）

**安全提示：**确保使用只有查询权限的账号，以保证数据库安全。

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第二步：在Dify中配置数据库插件连接（2分钟）

1. 登录Dify，进入到插件市场，搜索database插件。
2. 

点击下载，然后在顶部导航栏点击工具，找到下载的database工具。

在弹出的表单中，填写第一步准备好的数据库连接信息，按照指定格式填写，填写完成之后点击保存，如果可以连上，则显示已经授权。

至此，你的Dify应用已经获得了三种数据库的能力：执行查询sql数据并返回数据，执行text to sql的能力，从数据库中获取表结构的能力。本文用到的是执行查询sql数据并返回数据的能力。

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第三步：使用dify组件配置流程（2分钟）

接下来，才是展现魔法的一刻。你不需要学习SQL语法，只需要像说话一样提问。

关键流程组件说明：

1、使用知识检索组件，从知识库检索问题相关的表的元数据的内容。其中元数据主要包括以下三类：

1）字段的详细描述：

2）建表语句

3）黄金语句

2、条件分支组件，这里主要是对于部分未包含在知识库中的问答，不包异常错误，直接返回未包含所需要的知识。即检索到相关内容才往下执行。

3、大模型节点，让其根据检索到内容和用户的问题，写出相关的查询语句。

4、代码执行节点，将生成的sql转化成sql执行节点可以执行的sql语句。

6、SQL Execute节点，执行sql 返回数据，返回成markdown格式。

7、大模型节点，让其按照表格形式展示。

7、大模型节点，本节点分析和说明数据，根据当前的数据情况给出一定专业的建议和趋势分析等。

8、变量赋值节点，这个节点是用于多个分支情况最后统一展示，本处用处不是很大，如果需要其他展示形式是需要的。

9、返回节点，需要同时展示两条流程中的内容。

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第四步：执行、预览与下载Excel（2分钟）

1. 发送你的自然语言指令后，Dify会开始工作。
2. 稍等片刻，查询结果会直接以一个结构化表格的形式呈现在对话界面中，你可以直观地预览数据是否正确。
3. 

复制excel的内容，粘贴到excle中即可。

其它问题也可以。

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总结一下

当根据上述流程完成之后，你就完成了一个从数据库到标准化报表的完整流程。Dify将复杂的技术操作封装成了人人可用的自然语言交互，真正实现了数据获取的民主化。

无论你是业务运营、产品经理还是财务分析师，现在都可以摆脱对开发同学的依赖，随时随地自主、高效地获取所需数据，让决策更快、更精准。当然也需要大家去补充知识库中的元数据才能查询数据库哈。

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• 为什么要做 RAG
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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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