本文介紹了一種結合DeepSeek和Dify的工作流應用，旨在幫助普通業務人員通過自然語言查詢數據庫信息并以Markdown表格形式展示結果。作者通過Python腳本實現了一個后端服務，接收自然語言輸入，將其轉換為SQL查詢語句，并從數據庫中獲取數據。同時，通過創建知識庫和優化工作流節點設置，實現了對數據庫表結構的智能檢索和SQL生成。文章還強調了表結構注釋、分段設置和匹配度閾值的重要性，并指出可以通過不斷優化提示詞和SQL語句來提升查詢效果。

Dify工作流通過自動化解析API文檔，優化程序員的工作流程。它能識別文檔參數，生成可運行代碼，減少開發者在文檔處理上的時間浪費。此工具支持本地文檔提取和遠程API文檔爬取，并利用AI大模型進行代碼補全和優化，極大提高開發效率。用戶可通過Dify平臺導入DSL文件獲取該工作流，以實現更高效的API對接。

Dify API文檔為開發者提供了強大的工具，用于高效構建和管理知識庫。基于APIs開發部分，Dify通過后端即服務理念，讓開發者可以在前端應用中直接調用大型語言模型的能力，省去后端服務的開發過程，同時支持可視化設計和大型語言模型供應商的靈活切換。通過API維護知識庫部分，Dify提供了豐富的API接口，用于創建、更新、刪除知識庫中的文檔，以及查詢知識庫的狀態等操作，支持自動同步數據和靈活的上傳

本文介紹了如何使用AI編程工具Trae和Dify構建一個能夠處理Excel數據的智能Agent。首先，通過Trae生成代碼，需配置DeepSeek API以實現數據處理需求轉化為pandas代碼。隨后，搭建McpServer并將其服務集成到Dify中，形成Excel智能助手工作流。整個過程涉及修復代碼錯誤和配置環境，可將工作流發布為工具以便在對話中使用。

怎么讓在個ai應用客戶端直接連接數據庫查詢。dify官方沒有現成的組件可以直接用。有兩種方式，一種是基于代碼執行模塊直接查詢數據庫，一種是基于Http請求，調用自己封裝接口來查詢數據庫。