公众号：冒泡的肥皂

通过前面的文章，我们基本可以了解到知识库的建立和大模型使用的一些基本流程。接下来会分享下工作流方面的demo

• DeepSeek+Dify工作流的使用(一)插入代码
• DeepSeek+Dify打造数据库查询专家修正(一)
• DeepSeek+Dify打造数据库查询专家
• Dify个人助理本地搭建快速入门

本期分享借助工作流生成sql的demo

整个效果的简答说明

1.整体的流程如下

2.效果如下

查询内容：查询用户名为admin的邮箱

3.大模型的配置内容

可能遇到的问题

• 输出效果不理想生成的sql有问题

0. 知识库的处理很重要，我在这里（DeepSeek+Dify打造数据库查询专家、DeepSeek+Dify打造数据库查询专家修正(一)）有做过处理说明的。
1. 强调下从知识库入手（表的结构说明最好是一段一段的可以单独分割的）
2. 知识库没达到预期内容可以从提示词内容可以加强一些信息
3. 可以直接用聊天助手测试自己的知识库
4. 换个强点的大模型

• 关于生成的内容例如我上面截图多个些Thinking的内容

1. 提示词限制
2. 提示词也限制不住的话我们只有用上篇文章：DeepSeek+Dify工作流的使用(一)插入代码 添加代码进行处理了
3. DeepSeek-R1-70B再网上看了一些内容说的是的think内容是强制输出的禁止的话要改代码。

• 我们这里用2的方式处理下把think内容过滤掉
  

1. 如何过滤掉我们可以直接问大模型让他给python代码(注意整个处理的内容是个字符串
2. 最好有个python的ide可以验证大模型给我们的代码，因为dify那里调试不了的。
3. 测试的代码我贴再下面

{
  "text": "<details style=\"color:gray;background-color: #f8f8f8;padding: 8px;border-radius: 4px;\" open> <summary> Thinking... </summary>嗯，我现在需要帮用户写一个SQL语句来查询用户名为admin的邮箱。首先，我得确定用户的需求是什么。他们有两个表，CHAT_USER和CHAT_MSG。CHAT_USER表里有用户的基本信息，包括邮箱，而CHAT_MSG表主要是聊天信息，应该和邮箱查询关系不大。\n\n首先，我应该直接从CHAT_USER表中获取数据，因为邮箱字段就在那里。用户只需要邮箱，所以不需要连接到其他表。接下来，我需要找到用户名为admin的记录。CHAT_USER表的USER_NAME字段就是用户名，所以条件应该是USER_NAME = 'admin'。\n\n然后，我要确保只返回邮箱这一列，所以SELECT语句后面应该是USER_EMAIL。同时，可能有多个用户有相同的用户名，所以可能会返回多行，但用户可能只需要一条，或者不管有多少，都要返回所有符合条件的邮箱。\n\n另外，是否需要考虑大小写的问题？比如，Admin和admin是否不同，这取决于数据库的配置。如果用户明确是admin，那么直接用='admin'就可以了。\n\n最后，写出SQL语句：SELECT USER_EMAIL FROM CHAT_USER WHERE USER_NAME = 'admin'; 这样就能直接获取到结果了。\n</details>\n\nSELECT USER_EMAIL FROM CHAT_USER WHERE USER_NAME = 'admin';",
}

import re
def main(sql_str) -> dict:
   # 使用正则表达式去除<details>标签及其内容
   pattern = re.compile(r'<details.*?</details>', re.DOTALL)
   sql = pattern.sub('', sql_str)
   return {
        "result": sql,
    }