最近业务需要，研究的dify插件比较多，今天看下两个基础插件：database 和 echarts ，以及看下如何将其应用到对话过程中；基础概念Text2sql ：是个“翻译官”，你只需要对着电脑大喊：“给我找上个月花500以上的VIP螺蛳粉爱好者！” ，AI自动把这句人话转成SQL代码，数据库秒懂，直接吐结果。本质就是个“人话 → 数据库黑话”的转换器。说白了就是让数据库听懂人话的魔法ECharts：让数据“骚”起来的可视化工具，把枯燥的数字变成炫酷图表的“数据化妆师”，专治“Excel 图表

最近业务需要，研究的dify插件比较多，今天看下两个基础插件：database 和 echarts ，以及看下如何将其应用到对话过程中；

基础概念

Text2sql ：是个“翻译官”，你只需要对着电脑大喊：“给我找上个月花500以上的VIP螺蛳粉爱好者！” ，AI自动把这句人话转成SQL代码，数据库秒懂，直接吐结果。本质就是个“人话 → 数据库黑话”的转换器。说白了就是让数据库听懂人话的魔法

ECharts：让数据“骚”起来的可视化工具，把枯燥的数字变成炫酷图表的“数据化妆师”，专治“Excel 图表太丑”和“PPT 毫无亮点”两大职场绝症。ECharts = 数据界的特效大师，让图表从“路人甲”变成“奥斯卡最佳视觉效果”！

Dify 是啥？

想象一下，你有个超强但“傲娇”的AI助手，你想让它：当客服（但别乱说话）、查公司文档（别瞎编）、自动写周报（别写成科幻小说）；正常情况，你得：学编程（写API）、调Prompt（防AI“胡言乱语”）搭服务器，搞运维（然后头发掉光）但有了 Dify，你只需要：拖拖拽拽（像玩《我的世界》搭房子）、选个模板（比如“AI客服”“文档问答”）、点发布（搞定！）本质：一个“AI应用组装车间”，把大模型、你的数据、业务逻辑像乐高一样拼起来，还能随时调整。

这三个结合起来会有什么不一样的效果？

先看下结果：

在聊天界面，我们不仅看到了数据，而且还以图表的方式展现了出来；更绝的是，这些数据原本只是数据库里面的记录，完全无需的原始记录，在 dify+database+echarts 的合力下，变成了看得见，摸不着的画面了；

怎么实现的？

第一步：源码安装dify，我之前文章有详细介绍，可以参考下；

第二步：在插件里面找 database插件

找到后，点击安装；插件就出现在我的插件列表里了； 现在我们对他授权数据库访问：

点授权，输入授权格式，对于mysql数据库，用下面的方式：

mysql+pymysql://用户名:密码@地址:端口/数据库#注意，由于是容器内运行的插件，地址必须是容器可访问的地址，比如写 127.0.0.1 的话，就连不上了

这里有四项功能，不一一解释了，有用的我觉得就 Text to Sql 和 Sql Execute了

第三步，按中同样的方式，安装 echarts，也是搜索、安装即可；echarts不需要授权；

第四步，咱们来创建工作流了；

搞个简单的对话流程，这里面区分下，是要报表的，还是要结果数据的；不多讲，我们看看怎么把数据库数据弄出来的；

a. 先text2sql 一把，将用户对话变成sql：

b、再sql execute 一把，把sql 代码通过查库变成数据：

这一步的输入是 a里面的产生的sql，输出我们用markdown格式即可

c、对于只要数据的，我们输出即可，对于报表的，我们做点特殊处理：

先把markdown格式，变成 标题、x轴、y轴的样子，就是加个参数提取器而已；

d、把数据通过echarts 转成报表，非常简单：

默认支持 柱状图、饼图、折线图；更复杂的图也能实现，把数据结构定义好即可；不过这几个图大部分场景也足够了；

好了，以上逻辑就是dify中实现 text2sql 和 报表展示 功能，本来很早就想实现的，一直不敢进阶，这两天一下就搞明白了，看来技术不是太复杂；复杂的是人心。