Плагин Dify с поддержкой запросов к базе данных

Общее введение

Плагин dify-plugin-tools-dbquery представляет собой специализированный Dify Плагин с открытым исходным кодом для платформы 1.0, опубликованный разработчиком junjiem на GitHub. Он предоставляет функциональность запросов к базе данных, чтобы помочь пользователям в создании приложений на основе Large Language Model (LLM) для извлечения данных из базы данных и генерации динамического контента в сочетании с LLM. Плагин содержит два основных инструмента: Database Query Utils и Database Query Utils (Pre-authorisation), которые подходят для таких сценариев, как интеллектуальные викторины и ассистенты анализа данных. Плагин поддерживает установку через GitHub и предоставляет возможность офлайн-упаковки, что удобно для разработчиков при развертывании в среде без сети.

Список функций

• Инструмент для запросов к базам данных: Получение данных из базы данных с помощью SQL-запроса в качестве входных данных для LLM.
• Поддержка запросов о предварительной авторизации: Обеспечение функциональности запросов для предварительно настроенных авторизаций для упрощения процесса доступа к базе данных.
• Интеграция платформы DifyБесшовное внедрение рабочих процессов и интеллектуальных возможностей Dify для расширения возможностей обработки данных в приложении.
• Поддержка пакетов с открытым исходным кодом и автономных пакетовДоступны пакеты с исходным кодом и автономной установкой, что позволяет удовлетворить широкий спектр потребностей в развертывании.
• Динамическое генерирование данныхВвод результатов запроса в LLM для создания контекстно-зависимых ответов или анализа.

Использование помощи

Процесс установки

Устанавливать dify-plugin-tools-dbquery нужно через репозитории GitHub или офлайн-пакеты, вот подробные шаги:

Метод 1: Установка через GitHub

1. Доступ к репозиториям GitHub
   Откройте браузер и введите https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbqueryПерейдите на страницу проекта.
2. Перейдите в раздел Управление плагинами Dify
   Войдите в платформу Dify, нажмите "Плагины" в правом верхнем углу, чтобы перейти на страницу управления плагинами, выберите "Установить через GitHub".
3. Введите информацию о складе
   Введите адрес репозитория на странице установки:https://github.com/junjiem/dify-plugin-tools-dbqueryвыберите номер версии и .difypkg (если у вас нет такого файла, вам нужно упаковать его самостоятельно, см. ниже).
4. Решение проблем проверки подписи
   Если вы столкнулись с ошибкой "Проверка плагинов была включена, а плагин, который вы хотите установить, имеет плохую подпись", вам нужно изменить Dify's .env Документация:
   • найти .env файл (обычно в каталоге развертывания Dify).
   • Добавьте или измените:FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false.
   • Перезапустите службу Dify:

     docker-compose restart
     

   • Попробуйте выполнить установку еще раз.
5. Завершение установки
   Нажмите "Установить" и дождитесь, пока Dify загрузит и развернет плагин.

Способ 2: Введите автономный пакет и установите его

Если вам нужно использовать его без сетевого окружения, вы можете упаковать пакет в автономном режиме в соответствии с официальной инструкцией:

1. Подготовка среды
   • Убедитесь, что установлены Docker, Python и pip.
   • загрузка Dify Plugin CLIВыберите версию, которая подходит для вашей системы (например. dify-plugin-linux-amd64).
2. склад клонов

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

3. Загрузить зависимости
   Выполните следующую команду, чтобы сохранить зависимость локально:

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. Упаковка автономных пакетов
   Вернитесь в родительский каталог и упакуйте:

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

созданный db_query-linux-amd64.difypkg То есть это автономный пакет.
5. Настройка конфигурации Dify
Если размер плагина превышает 50 МБ (ограничение по умолчанию), вам необходимо изменить параметр .env::

• PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE=524288000(500 МБ)
• NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=500M
• Перезапустите службу:

  docker-compose restart
  

6. Загрузка Установка
   На странице управления плагином Dify выберите "Загрузить автономные пакеты" и выберите db_query-linux-amd64.difypkg файл, чтобы завершить установку.

Работа основных функций

После завершения установки вы можете использовать плагин, выполнив следующие действия:

1. Настройка запросов к базе данных

• Войдите в студию Dify
  В рабочем пространстве платформы Dify откройте Studio и выберите приложение (например, Chatflow или Workflow).
• Инструмент для добавления запроса
  В редакторе рабочих процессов нажмите кнопку "Добавить инструмент" и выберите инструмент Database Query Utils возможно Database Query Utils (Pre-authorization).
• Установка параметров запроса
• Для обычного инструмента запроса введите SQL-запрос, например:

SELECT name, age FROM users WHERE age > 18

• Для предварительно авторизованных инструментов введите предварительно настроенный идентификатор запроса или просто используйте запрос по умолчанию.
• Настройте подключение к базе данных (хост, порт, имя пользователя, пароль и т. д.), например:

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

• Нажмите "Тест", чтобы убедиться в правильности полученных данных.

2. Интегрированный выход LLM

• Подключение рабочих процессов
  Подключите выход инструмента запроса к узлу LLM. Результаты запроса будут использоваться в качестве контекстного ввода, например:
• Введите вопрос: "Какие пользователи старше 18 лет?".
• Результаты запроса:[{"name": "张三", "age": 25}, {"name": "李四", "age": 30}]
• LLM OUTPUT: "Чжан Сань (25 лет) и Ли Си (30 лет) старше 18 лет".
• Индивидуальные кии
  Установите слово подсказки в узле LLM:

根据以下数据回答问题：{{query_result}}

3. Примеры приложений

• взять: Постройте "помощника по ранжированию производительности".
• перейти::

1. Создайте приложение Chatflow.
2. увеличить Database Query UtilsПроверьте таблицу военных действий:

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

3. Подключите LLM, подскажите слово:

   列出前五名玩家的姓名和分数：{{query_result}}
   

4. Вопрос пользователя: "Кто входит в пятерку лучших?"
   Вывод: "В пятерку лучших игроков вошли: Чжан Сань (100 очков), Ли Си (90 очков) и т.д.".

предостережение

• безопасностьИнструменты предварительной авторизации должны обеспечивать четкое определение объема авторизации, чтобы избежать утечки данных.
• оптимизация производительности: При запросе больших данных добавьте LIMIT или индексирования для повышения эффективности.
• Поддержка документации: Если вы сомневаетесь, обратитесь к файлам примеров на GitHub (например. .yml) или подать заявку на выпуск.

С помощью описанных выше шагов пользователи могут быстро приступить к работе с dify-plugin-tools-dbquery, чтобы добиться эффективного сочетания запросов к базе данных и LLM.