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データベースクエリをサポートしたDifyプラグイン

はじめに

dify-plugin-tools-dbquery は、特殊化された ダイファイ 1.0プラットフォーム用に設計されたオープンソースのプラグインで、開発者のjunjiemがGitHubで公開しています。このプラグインは、Large Language Model (LLM)に基づいたアプリケーションを構築する際に、データベースからデータを抽出し、LLMと連携して動的なコンテンツを生成するためのデータベースクエリ機能を提供します。このプラグインには、Database Query UtilsとDatabase Query Utils (Pre-authorisation)という2つの主要なツールが含まれており、スマートクイズやデータ分析アシスタントなどのシナリオに適しています。プラグインはGitHub経由でのインストールをサポートし、オフラインパッケージングオプションを提供します。

データベースクエリをサポートしたDifyプラグイン-1


 

機能一覧

  • データベースクエリーツールLLMの入力としてSQLクエリでデータベースからデータを取得する。
  • 認可前の問い合わせサポートデータベースへのアクセスプロセスを簡素化するために、事前に設定された権限に対するクエリ機能を提供します。
  • Difyプラットフォームの統合Difyのワークフローとインテリジェンスをシームレスに組み込み、アプリケーションのデータ処理能力を強化します。
  • オープンソースとオフラインパッケージのサポート幅広い導入ニーズに対応するため、ソースコードとオフライン・インストール・パッケージが用意されています。
  • ダイナミックなデータ生成クエリの結果をLLMに入力し、文脈に応じた回答や分析を行います。

 

ヘルプの使用

設置プロセス

dify-plugin-tools-dbqueryのインストールはGitHubリポジトリかオフラインパッケージで行う必要があります:

方法1:GitHub経由でインストールする

  1. GitHubリポジトリへのアクセス
    ブラウザを開き、次のように入力する。 https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbqueryをクリックし、プロジェクトページに移動する。
  2. Difyプラグイン管理へ
    Difyにログインし、右上の "Plugins "をクリックしてプラグイン管理画面に入り、"Install via GitHub "を選択します。
  3. 倉庫情報の入力
    インストールページでリポジトリのアドレスを入力する:https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbqueryでバージョン番号を選択し .difypkg ファイル(持っていない場合は、自分でパッケージ化する必要がある。)
  4. 署名検証問題の解決
    プラグイン検証が有効になっており、インストールしたいプラグインに不正な署名があります。 .env ドキュメンテーション

    • 見つける .env ファイル(通常はDifyのデプロイディレクトリ)にあります。
    • 追加または変更する:FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false.
    • Dify サービスを再起動します:
      docker-compose restart
      
    • もう一度インストールしてみてください。
  5. 設置完了
    インストール」をクリックし、Difyがプラグインをダウンロードしてデプロイするのを待ちます。

方法2:オフラインパッケージをタイプしてインストールする

ネットワーク環境なしで使用する必要がある場合は、公式の指示に従ってオフラインパッケージをパックすることができます:

  1. 環境を整える
    • Docker、Python、pipがインストールされていることを確認する。
    • ダウンロード Dify プラグイン CLIお使いのシステムに合ったバージョンを選択してください(例 dify-plugin-linux-amd64).
  2. クローン倉庫
git clone https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbquery.git
cd dify-plugin-tools-dbquery/db_query
  1. 依存関係のダウンロード
    以下のコマンドを実行して、依存関係をローカルに保存する:
pip download -r requirements.txt -d ./wheels --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
sed -i '1i\--no-index --find-links=./wheels/' requirements.txt
  1. オフライン・パッケージ
    親カタログに戻り、梱包する:
cd ..
dify-plugin-linux-amd64 plugin package ./db_query
mv db_query.difypkg db_query-linux-amd64.difypkg

生成された db_query-linux-amd64.difypkg つまり、オフラインのパッケージなのだ。
5. ディファイ設定の調整
プラグインのサイズが50MB(デフォルトの制限)を超える場合は .env::

  • PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE=524288000(500MB)
  • NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=500M
  • サービスを再起動する:
    docker-compose restart
    
  1. インストールのアップロード
    Difyのプラグイン管理ページで、"Upload Offline Packages "を選択し、以下を選択します。 db_query-linux-amd64.difypkg ファイルでインストールを完了する。

主な機能の操作

インストールが完了したら、以下の手順でプラグインを使用することができます:

1.データベースクエリの設定

  • ディファイ・スタジオに入る
    Difyプラットフォームのワークスペースで、Studioを開き、アプリケーション(ChatflowやWorkflowなど)を選択します。
  • 問い合わせツールの追加
    ワークフロー・エディターで、"Add Tool "をクリックし、以下のツールを選択する。 Database Query Utils もしかしたら Database Query Utils (Pre-authorization).
  • クエリーパラメーターの設定
  • 通常のクエリーツールの場合は、次のようなSQL文を入力する:
SELECT name, age FROM users WHERE age > 18
  • 事前に承認されたツールの場合は、事前に設定されたクエリーIDを入力するか、デフォルトのクエリーを使用します。
  • データベース接続の設定(ホスト、ポート、ユーザー名、パスワードなど):
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=root
DB_PASSWORD=yourpassword
  • テスト」をクリックして、返されたデータが正しいことを確認する。

2.統合LLM出力

  • ワークフローの接続
    クエリーツールの出力をLLMノードに接続する。クエリの結果は、例えばコンテキスト入力として使用される:
  • どのユーザーが18歳以上ですか?
  • クエリーの結果[{"name": "张三", "age": 25}, {"name": "李四", "age": 30}]
  • LLM OUTPUT: "チャン・サン(25歳)とリー・シー(30歳)は18歳以上です。"
  • カスタム・キュー
    LLMノードにプロンプトワードを設定する:
根据以下数据回答问题:{{query_result}}

3.アプリケーション例

  • 取る:: 「パフォーマンス・ランキング・アシスタント」の構築。
  • 動く::
  1. Chatflowアプリケーションを作成します。
  2. 増加 Database Query Utils戦況表を確認すること:
    SELECT player, score FROM leaderboard ORDER BY score DESC LIMIT 5
    
  3. LLMをつなぐ、キューワード:
    列出前五名玩家的姓名和分数:{{query_result}}
    
  4. ユーザーの質問、"トップ5は?"
    出力:"上位5選手は、チャン・サン(100点)、リー・シー(90点)など"

ほら

  • 安全性事前承認ツールは、データ漏洩を避けるため、承認の範囲を明確にする必要がある。
  • パフォーマンス最適化ビッグデータをクエリする場合は LIMIT またはインデックスを作成し、効率を向上させる。
  • ドキュメンテーション・サポートもし不明な点があれば、GitHubのサンプルファイル(例えば .yml)またはIssueを提出してください。

以上の手順で、ユーザはデータベースクエリとLLMの効率的な組み合わせを実現するために、dify-plugin-tools-dbqueryをすぐに使い始めることができます。

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