使用场景

“智能问数”是基于大型语言模型（LLM）技术，实现人机自然语言交互的数据查询、分析与可视化的工具。其核心目标是让用户能够像与人对话一样，用自然语言直接提问，即可便捷、迅速、精准地获取理解和分析所需的数据结果。它致力于消除传统数据查询的技术门槛（如SQL、复杂报表操作），将数据获取与分析过程变得高度智能化、直观化。适用于需要智能决策支持的企业，如销售分析、客服优化、合规审计等场景，兼顾成本与数据安全，助力高效业务决策。

模型配置步骤：在Dify中配置MaaS服务（https://bbs.huaweicloud.com/blogs/459739）

下述主要介绍两种不同情况的智能问数工作流：

1. 智能问数（不涉及用户权限管控）
2. 智能问数（涉及用户权限管控）

前提：已经部署Flexus AI 智能体（https://console.huaweicloud.com/coc/?region=cn-north-4#/console/quick-om/8/detail/document）且正常访问登录dify平台。

一. 智能问数工作流流程介绍（不涉及用户权限管控）

  1.1 核心工作流程主要包含三个关键阶段：

1. 自然语言理解生成SQL：基于LLM节点，实现用户自然语言提问生成准确SQL。
2. SQL查询执行：以生成提取后SQL为输入，连接数据库且执行SQL查询。
3. 数据分析与可视化：针对用户问题及SQL查询结果，运用LLM的推理总结能力，解读数据结果的含义，结合可视化图表和分析结论进行说明展示。

  1.2 工作流架构介绍

     开始节点 →  LLM生成SQL  → 提取SQL  → 连接数据库执行SQL  → 数据分析与可视化

  1.3 工作流主要节点说明

    1.3.1       LLM-SQL专家

      功能：分析用户问题，生成SQL语句

      功能详细介绍：该节点基于调用华为maas平台deepseek-v3能力，以 “获取当前时间”节点的结果做为时间提示词，以便用户提问“今年”、“这个月”等时间词汇时，LLM会根据当前时间定义查询条件，以及根据用户定义的角色、规则、SQL示例指标等提示词，生成对应的SQL语句。

    1.3.2      SQL连接and查询

      功能：执行SQL，获取查询结果（数据库URI授权配置、数据库demo数据参考图片下方介绍）

      功能详细介绍：SQL连接and查询节点以提取的SQL为输入，连接数据库并执行SQL查询，获取执行结果提供给下游结点。 需要备注说明的是， SQL查询前的数据库连接授权配置，需提前打开“工具”-> “database”，按照 数据库类型的授权语法进行连接授权。

        数据库URI授权配置，请参考：

            mysql: mysql+pymysql://user:password@database_address:3306/database_name

            postgresql: postgresql+psycopg2://user:password@database_address:5432/database_name

       数据库demo数据，请参考：

          MySQL:  https://documentation-samples.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/solution-as-code-publicbucket/solution-as-code-moudle/getting-started-with-intelligent-data-insight/mysql-medicine.sql

          PostgreSQL:  https://documentation-samples.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/solution-as-code-publicbucket/solution-as-code-moudle/getting-started-with-intelligent-data-insight/PostgreSQL-medicine.sql

    1.3.3       代码执行

       功能：查询结果分类，走不用分支流程

       功能详细介绍：对查询结果的条数长度进行分类，根据flag的值分别走LLM-数据无图分析、LLM-数据分析、token溢出说明分支和查询无结果分支。 

   1.3.4       LLM-数据分析

      功能：结果数据分析

      功能详细介绍：该节点基于调用华为maas平台deepseek-v3能力，针对定义的prompt对查询结果进行数据分析，数据分析分为数据概览、详细分析、整体结论、图表展示4个部分。

二. 智能问数工作流流程介绍（涉及用户权限管控）

   前提：需要用户做表级、字段行列级权限管控中间层，需要中间层把用户可访问的表、字段信息作为动态变量传入来控制表、列权限，行级权限也作为参数传入控制列级权限，调用发布后的工作流API接口，下边将针对智能问数权限管控的工作流进行简单介绍。

  2.1 核心工作流程主要包含三个关键阶段：

1. 自然语言理解生成SQL：基于传入的表schema信息，依靠LLM节点的推理能力，实现用户自然语言提问生成查询SQL。
2. SQL添加行权限：根据用户角色，把用户可访问表的级行权限添加到第一步生成的SQL中，实现表级行权限的管控。
3. SQL查询执行：以生成提取后SQL为输入，连接数据库且执行SQL查询。
4. 数据分析与可视化：针对用户问题及SQL查询结果，运用LLM的推理总结能力，解读数据结果的含义，结合可视化图表和分析结论进行说明展示。

  2.2 工作流架构介绍

     开始节点（传入访问用户可查看的表、列信息，可访问的行权限过滤信息） →  LLM生成SQL  → 提取SQL  → SQL添加行权限（新SQL）  → 新SQL提取  → 执行查询SQL  → 数据分析与可视化

  2.3 工作流主要节点说明

    2.3.1       LLM-SQL专家

      功能：根据传入的schame参数信息，结合分析用户问题，生成一个有表、列级权限的SQL语句

      功能详细介绍：该节点基于调用华为云Maas平台LLM能力，以 “获取当前时间”节点的结果做为时间提示词，以便用户提问“今年”、“这个月”等时间词汇时，LLM会根据当前时间定义查询条件，以及根据用户传入的动态schama信息、SQL生成规则、SQL示例指标等提示词，生成对应的SQL语句。

        schame信息表、字段信息模板demo

    2.3.2      SQL添加行权限

      功能：SQL添加查询行权限

      功能详细介绍：需要根据访问用户传入的row_permision参数判断该访问用户是否具有行权限管控，如果没有行权限管控可原SQL输出，要是有行权限管控，则根据行过滤条件在原SQL上添加，使得生成的新SQL具有行权限的管控查询限制。后续根据LLM生成的结果提取判断sql_flag结果走不同工作流分支。

       行权限传参row_permision格式示例

    2.3.3    SQL连接and查询：参考上述1.3.2节点的功能介绍

    2.3.4   查询结果数据提取：参考1.3.3节点的功能介绍

    2.3.4    LLM数据分析：参考1.3.4节点的功能介绍

问数效果展示

        用户可根据应用场景进行自然语言提问，展示效果如下

调试预览

      在编排工作流时，点击右上方工具栏中的 “预览”按钮可基于当前编排的工作流进行调试。

应用发布

         需要发布应用时，依次点击右上方工具栏中的“发布”、“发布更新”按钮，然后点击“运行”可查看发布后的应用。

应用监控

       在工作流编排页面，点击监控按钮可查看工作流运行状况

       点击左侧工具栏日志与标注，可查看工作流历史运行记录