Plugin Dify avec prise en charge des requêtes de base de données

Introduction générale

Le dify-plugin-tools-dbquery est un outil de recherche spécialisé. Dify Un plugin open source conçu pour la plateforme 1.0, publié par le développeur junjiem sur GitHub. Il fournit des fonctionnalités d'interrogation de base de données pour aider les utilisateurs à construire des applications basées sur le Large Language Model (LLM) afin d'extraire des données de la base de données et de générer du contenu dynamique en conjonction avec le LLM. Le plugin contient deux outils principaux : Database Query Utils et Database Query Utils (Pre-authorisation), qui conviennent à des scénarios tels que les quiz intelligents et les assistants d'analyse de données. Le plugin prend en charge l'installation via GitHub et fournit une option d'empaquetage hors ligne, ce qui est pratique pour les développeurs qui souhaitent déployer dans un environnement sans réseau.

Liste des fonctions

• Outil d'interrogation de base de donnéesLes données sont extraites de la base de données par le biais d'une requête SQL et sont utilisées par le LLM.
• Assistance pour les demandes d'autorisation préalableLes fonctions d'interrogation pour les autorisations préconfigurées simplifient le processus d'accès à la base de données.
• Intégration de la plateforme DifyLes applications de Dify : intégrer de manière transparente les flux de travail et les intelligences de Dify pour améliorer les capacités de traitement des données de l'application.
• Prise en charge des logiciels libres et des paquets hors ligneLe code source et les paquets d'installation hors ligne sont disponibles pour répondre à un large éventail de besoins de déploiement.
• Génération dynamique de donnéesLes résultats d'une requête peuvent être saisis dans LLM afin de générer des réponses ou des analyses contextuelles.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

L'installation de dify-plugin-tools-dbquery doit être faite via les dépôts GitHub ou les paquets hors ligne, voici les étapes détaillées :

Méthode 1 : Installation via GitHub

1. Accéder aux dépôts GitHub
   Ouvrez votre navigateur et tapez https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbquery, accéder à la page du projet.
2. Accéder à la gestion des plugins de Dify
   Connectez-vous à la plateforme Dify, cliquez sur "Plugins" dans le coin supérieur droit pour accéder à la page de gestion des plugins, sélectionnez "Installer via GitHub".
3. Saisir les informations relatives à l'entrepôt
   Entrez l'adresse du référentiel sur la page d'installation :https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbquerySélectionnez le numéro de version et .difypkg (si vous ne l'avez pas, vous devez l'empaqueter vous-même, voir ci-dessous).
4. Résoudre les problèmes de vérification de signature
   Si vous rencontrez l'erreur "la vérification des plugins a été activée, et le plugin que vous voulez installer a une mauvaise signature", vous devez modifier la page d'accueil de Dify. .env Documentation :
   • localiser .env (généralement dans le répertoire de déploiement de Dify).
   • Ajouter ou modifier :FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false.
   • Redémarrer le service Dify :

     docker-compose restart
     

   • Réessayez l'installation.
5. Achèvement de l'installation
   Cliquez sur "Installer" et attendez que Dify télécharge et déploie le plugin.

Méthode 2 : Saisir le paquet hors ligne et l'installer

Si vous avez besoin de l'utiliser sans environnement réseau, vous pouvez emballer le paquet hors ligne en suivant les instructions officielles :

1. Préparation de l'environnement
   • Assurez-vous que Docker, Python et pip sont installés.
   • téléchargement CLI du plugin DifyChoisissez la version qui convient à votre système (par ex. dify-plugin-linux-amd64).
2. entrepôt de clones

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

3. Télécharger les dépendances
   Exécutez la commande suivante pour enregistrer la dépendance localement :

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. Emballages hors ligne
   Retourner au catalogue des parents et emballer :

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

généré db_query-linux-amd64.difypkg En d'autres termes, il s'agit d'un paquet hors ligne.
5. Réglage de la configuration de Dify
Si la taille du plugin dépasse 50MB (la limite par défaut), vous devez modifier le fichier .env: :

• PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE=524288000(500MB)
• NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=500M
• Redémarrer le service :

  docker-compose restart
  

6. Téléchargement de l'installation
   Sur la page de gestion du plugin Dify, sélectionnez "Upload Offline Packages" et choisissez db_query-linux-amd64.difypkg pour terminer l'installation.

Fonctionnement des principales fonctions

Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser le plug-in en suivant les étapes ci-dessous :

1. configurer les requêtes de la base de données

• Entrer dans Dify Studio
  Dans l'espace de travail de la plateforme Dify, ouvrez Studio et sélectionnez une application (comme Chatflow ou Workflow).
• Ajouter un outil de demande de renseignements
  Dans l'éditeur de flux de travail, cliquez sur "Ajouter un outil" et sélectionnez l'outil Database Query Utils peut-être Database Query Utils (Pre-authorization).
• Définition des paramètres de la requête
• Pour l'outil d'interrogation normal, saisissez une instruction SQL telle que :

SELECT name, age FROM users WHERE age > 18

• Pour les outils préautorisés, saisissez un identifiant de requête préconfiguré ou utilisez simplement la requête par défaut.
• Configurer la connexion à la base de données (hôte, port, nom d'utilisateur, mot de passe, etc.), par exemple :

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

• Cliquez sur "Test" pour confirmer que les données renvoyées sont correctes.

2. résultats intégrés de l'apprentissage tout au long de la vie

• Connecter les flux de travail
  Connectez la sortie de l'outil d'interrogation au nœud LLM. Les résultats de la requête seront utilisés comme entrée contextuelle, par exemple :
• Saisissez la question suivante : "Quels sont les utilisateurs âgés de plus de 18 ans ?".
• Résultats de la recherche :[{"name": "张三", "age": 25}, {"name": "李四", "age": 30}]
• LLM OUTPUT : "Zhang San (25 ans) et Li Si (30 ans) ont plus de 18 ans".
• Queues de billard sur mesure
  Définir le mot-clé dans le nœud LLM :

根据以下数据回答问题：{{query_result}}

3. exemples d'applications

• prendre: : Création d'un "assistant de classement des performances".
• déplacer: :

1. Créer une application Chatflow.
2. augmenter Database Query UtilsPour cela, il faut consulter le tableau de guerre :

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

3. Connect LLM, cue word :

   列出前五名玩家的姓名和分数：{{query_result}}
   

4. Question de l'utilisateur : "Qui sont les cinq premiers ?"
   Résultat : "Les cinq meilleurs joueurs sont : Zhang San (100 points), Li Si (90 points), etc.

mise en garde

• la sécuritéLes outils de pré-autorisation doivent veiller à ce que le champ d'application de l'autorisation soit clair afin d'éviter les fuites de données.
• l'optimisation des performancesPour l'interrogation des données volumineuses, ajoutez LIMIT ou l'indexation pour améliorer l'efficacité.
• Soutien à la documentationEn cas de doute, reportez-vous aux fichiers d'exemple de GitHub (par ex. .yml) ou soumettre une question.

Avec les étapes ci-dessus, les utilisateurs peuvent rapidement commencer à utiliser dify-plugin-tools-dbquery pour réaliser une combinaison efficace de requête de base de données et de LLM.