Plugin de Dify compatible con consultas a bases de datos

Introducción general

El dify-plugin-tools-dbquery es un programa especializado Dify Un plugin de código abierto diseñado para la plataforma 1.0, publicado por el desarrollador junjiem en GitHub. Proporciona funcionalidad de consulta de base de datos para ayudar a los usuarios en la construcción de aplicaciones basadas en el Large Language Model (LLM) para extraer datos de la base de datos y generar contenido dinámico en conjunción con el LLM. El plugin contiene dos herramientas principales: Database Query Utils y Database Query Utils (Pre-autorización), que son adecuadas para escenarios como cuestionarios inteligentes y asistentes de análisis de datos. El complemento admite la instalación a través de GitHub y ofrece una opción de empaquetado sin conexión, lo que resulta conveniente para que los desarrolladores lo implementen en un entorno sin red.

Lista de funciones

• Herramienta de consulta de bases de datosRecuperar datos de la base de datos mediante una consulta SQL como entrada para el LLM.
• Apoyo a las consultas previas a la autorizaciónFunciones de consulta de autorizaciones preconfiguradas para simplificar el proceso de acceso a la base de datos.
• Integración de la plataforma DifyIncorpore sin problemas los flujos de trabajo y las inteligencias de Dify para mejorar las capacidades de procesamiento de datos de la aplicación.
• Código abierto y compatibilidad con paquetes offlineEl código fuente y los paquetes de instalación offline están disponibles para adaptarse a una amplia gama de necesidades de implantación.
• Generación dinámica de datos: Introduzca los resultados de la consulta en LLM para generar respuestas o análisis sensibles al contexto.

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Proceso de instalación

La instalación de dify-plugin-tools-dbquery debe realizarse a través de repositorios GitHub o paquetes offline, aquí están los pasos detallados:

Método 1: Instalación a través de GitHub

1. Acceso a los repositorios de GitHub
   Abra su navegador y escriba https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbqueryvaya a la página del proyecto.
2. Ir a Gestión de Plugins de Dify
   Inicie sesión en la plataforma Dify, haga clic en "Plugins" en la esquina superior derecha para entrar en la página de gestión de plugins, seleccione "Instalar a través de GitHub".
3. Introducir información del almacén
   Introduzca la dirección del repositorio en la página de instalación:https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbquerySeleccione el número de versión y .difypkg (si no lo tiene, deberá empaquetarlo usted mismo, véase más abajo).
4. Resolución de problemas de verificación de firmas
   Si se encuentra con el error "se ha activado la verificación de plugins, y el plugin que desea instalar tiene una firma incorrecta", es necesario modificar Dify's .env Documentación:
   • localice .env (normalmente en el directorio de despliegue de Dify).
   • Añadir o modificar:FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false.
   • Reinicie el servicio de Dify:

     docker-compose restart
     

   • Vuelva a intentar la instalación.
5. Finalización de la instalación
   Haga clic en "Instalar" y espere a que Dify descargue y despliegue el plugin.

Método 2: Escriba el paquete offline e instálelo

Si necesitas utilizarlo sin entorno de red, puedes empaquetar el paquete offline siguiendo las instrucciones oficiales:

1. Preparar el entorno
   • Asegúrese de que Docker, Python y pip están instalados.
   • descargando Plugin CLI de DifyElija la versión que se adapte a su sistema (p. ej. dify-plugin-linux-amd64).
2. almacén de clones

git clone https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbquery.git
cd dify-plugin-tools-dbquery/db_query

3. Descargar dependencias
   Ejecute el siguiente comando para guardar la dependencia localmente:

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

4. Paquetes fuera de línea
   Vuelve al catálogo de padres y empaqueta:

cd ..
dify-plugin-linux-amd64 plugin package ./db_query
mv db_query.difypkg db_query-linux-amd64.difypkg

generado db_query-linux-amd64.difypkg Es decir, se trata de un paquete offline.
5. Ajuste de la configuración de Dify
Si el tamaño del plugin supera los 50 MB (el límite por defecto), deberá modificar la directiva .env::

• PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE=524288000(500MB)
• NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=500M
• Reinicia el servicio:

  docker-compose restart
  

6. Cargar instalación
   En la página de gestión de plugins de Dify, seleccione "Cargar paquetes sin conexión" y elija db_query-linux-amd64.difypkg para completar la instalación.

Funcionamiento de las funciones principales

Una vez finalizada la instalación, puede utilizar el complemento siguiendo los pasos que se indican a continuación:

1. Configuración de las consultas a la base de datos

• Entra en Dify Studio
  En el espacio de trabajo de la plataforma Dify, abra Studio y seleccione una aplicación (como Chatflow o Workflow).
• Añadir herramienta de consulta
  En el Editor de flujo de trabajo, haga clic en "Añadir herramienta" y seleccione la herramienta Database Query Utils tal vez Database Query Utils (Pre-authorization).
• Configuración de los parámetros de consulta
• Para la herramienta de consulta normal, introduzca una sentencia SQL del tipo:

SELECT name, age FROM users WHERE age > 18

• Para las herramientas preautorizadas, introduzca un ID de consulta preconfigurado o utilice simplemente la consulta por defecto.
• Configure la conexión a la base de datos (host, puerto, nombre de usuario, contraseña, etc.), por ejemplo:

DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=root
DB_PASSWORD=yourpassword

• Haga clic en "Probar" para confirmar que los datos devueltos son correctos.

2. Salida LLM integrada

• Conexión de flujos de trabajo
  Conecte la salida de la herramienta de consulta al nodo LLM. Los resultados de la consulta se utilizarán como entrada de contexto, por ejemplo:
• Introduce la pregunta: "¿Qué usuarios son mayores de 18 años?".
• Resultados de la consulta:[{"name": "张三", "age": 25}, {"name": "李四", "age": 30}]
• SALIDA LLM: "Zhang San (25 años) y Li Si (30 años) tienen más de 18 años".
• Tacos personalizados
  Establece la palabra de aviso en el nodo LLM:

根据以下数据回答问题：{{query_result}}

3. Ejemplos de aplicaciones

• toma:: Construcción de un "asistente de clasificación de resultados".
• mover::

1. Crear una aplicación Chatflow.
2. aumentar Database Query UtilsComprueba la tabla de guerra:

   SELECT player, score FROM leaderboard ORDER BY score DESC LIMIT 5
   

3. Conectar LLM, palabra clave:

   列出前五名玩家的姓名和分数：{{query_result}}
   

4. Pregunta del usuario: "¿Quiénes son los cinco primeros?"
   Salida: "Los cinco mejores jugadores son: Zhang San (100 puntos), Li Si (90 puntos), etc".

advertencia

• seguridad: Las herramientas de autorización previa deben garantizar que el alcance de la autorización sea claro para evitar la fuga de datos.
• optimización del rendimientoAl consultar macrodatos, añada LIMIT o la indexación para mejorar la eficacia.
• Soporte documentalEn caso de duda, consulte los archivos de ejemplo de GitHub (p. ej. .yml) o envíe un Asunto.

Con los pasos anteriores, los usuarios pueden empezar rápidamente con dify-plugin-tools-dbquery para lograr una combinación eficiente de consulta de base de datos y LLM.