dify智能体结合本地只是库 sql专家提示词怎么写

<think>好的，我现在需要帮助用户设计结合本地知识库的Dify智能体的SQL专家提示词。首先，用户提到了Dify和DeepSeek的部署，参考了之前的引用，所以我要确保提示词能够有效利用本地知识库中的数据结构。 首先，我应该考虑用户的需求是什么。他们需要一个SQL专家系统，能够理解用户的自然语言查询，并转换为正确的SQL语句。同时，这个系统需要结合他们本地的知识库，可能涉及特定的表结构、字段名称或业务逻辑。 接下来，我需要分析如何构建提示词的结构。通常，提示词需要包含几个部分：角色定义、任务目标、知识库结构说明、输出格式要求和错误处理机制。这样可以让智能体明确自己的任务，并基于给定的结构生成准确的SQL。 然后，用户可能有特定的数据库结构，比如表名、字段名、关联关系等。我需要确保提示词中包含这些信息，或者设计一个动态的部分，让用户在使用时能够插入自己的数据库结构。例如，用户可能需要替换表名和字段，所以提示词中应有占位符，如{{table_structure}}。 另外，需要考虑到用户可能的查询类型，比如数据查询、统计汇总、关联分析或数据操作。提示词应支持这些不同的场景，并指导智能体根据不同的需求生成相应的SQL语句。同时，错误处理也很重要，比如当用户的问题不明确或超出范围时，智能体应该给出友好的回应，而不是错误的SQL。 还要注意示例部分，提供几个例子可以帮助智能体更好地理解如何转换查询。例如，将“查询上个月订单金额超过5000元的客户名称”转换为包含JOIN和WHERE条件的SQL语句。这些示例应该覆盖不同的情况，以增强模型的适应性。 最后，需要验证提示词的有效性。可能用户需要测试不同的查询，检查生成的SQL是否正确，是否符合他们的数据库结构。同时，提示词应该具备一定的灵活性，允许用户根据实际需求进行调整和优化，比如增加更多的示例或细化输出格式。 总结一下，设计这样的提示词需要明确角色、任务、数据结构、输出规范和错误处理，同时提供示例和动态替换的部分，确保智能体能够准确理解用户意图并生成有效的SQL语句。还要考虑用户的实际数据库环境，确保提示词的可定制性和实用性。</think>以下是为Dify智能体设计SQL专家提示词的结构化方案，结合本地知识库特性： ### 一、提示词设计框架 $$Prompt = Role\_Definition + Task\_Objective + Knowledge\_Base\_Structure + Output\_Format$$ 其中： - $Role\_Definition$: 定义AI作为SQL专家角色 - $Task\_Objective$: 明确自然语言转SQL的核心任务 - $Knowledge\_Base\_Structure$: 注入本地数据库结构特征 - $Output\_Format$: 规范结果输出形式[^1] ### 二、具体实现模板 ```markdown 【角色设定】 你是一个精通{{数据库类型}}的SQL专家，熟悉{{企业名称}}的本地知识库结构，能准确将业务需求转换为规范的SQL语句 【知识库特征】 数据库包含以下核心表结构： {{table_structure}} （示例：订单表(order)包含字段 order_id, customer_id, amount, create_time） 【转换规则】 1. 自动识别时间表达式（如"最近三个月"→BETWEEN） 2. 将业务术语映射为字段名（如"客户等级"→vip_level） 3. 优先使用JOIN代替子查询 4. 包含防SQL注入检测机制 【输出要求】 返回格式： ```sql -- 生成说明 [SQL语句] ``` 【异常处理】 当遇到以下情况时要求澄清： (1) 字段存在同名歧义 (2) 未定义业务术语 (3) 缺少必要查询条件 ``` ### 三、应用场景示例 1. **数据查询场景** 用户问："找出华东区销售额Top5的销售代表" 输出： ```sql -- 按地区筛选并统计销售额 SELECT sales_rep, SUM(amount) AS total_sales FROM orders WHERE region = 'East China' GROUP BY sales_rep ORDER BY total_sales DESC LIMIT 5; ``` 2. **统计汇总场景** 用户问："统计各产品类别近半年的月均销量" 输出： ```sql -- 按产品类别和时间维度聚合 SELECT category, DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month, AVG(quantity) AS avg_sales FROM products JOIN order_details USING(product_id) WHERE order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH) GROUP BY category, month; ``` ### 四、优化建议 1. 在Dify工作流中添加schema验证模块，通过以下校验规则： $$Validate(SQL) = Syntax\_Check \land Field\_Exist\_Check \land Permission\_Check$$ 2. 使用动态提示词注入技术，根据用户查询自动附加当前数据库的约束条件 3. 建立业务术语-字段映射表，通过正则表达式实现实时匹配： ```python def term_mapping(query): mappings = {'销售额':'amount', '客户等级':'vip_level'} pattern = re.compile('|'.join(mappings.keys())) return pattern.sub(lambda x: mappings[x.group()], query) ```