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。

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。 環境 ドキュメンテーション
   • 見つける 環境 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

3. 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 '1ii--no-index --find-links=./wheels/' requirements.txt

4. 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 プラグイン・パッケージ ./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 環境::

• 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
  

6. 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。 データベースクエリーユーティリティ もしかしたら データベースクエリユーティリティ（事前承認）.
• 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=ローカルホスト
DB_PORT=3306
DB_USER=ルート
DB_PASSWORD=あなたのパスワード

• 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[氏名": "張三", "年齢": "25}, "氏名": "李斯", "年齢": "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：

次のデータに基づいて質問に答えてください： {{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 データベースクエリーユーティリティ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：

   上位5選手の名前とスコアをリストアップ： {{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 リミット 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。