Dify API 服务商

本文介绍了如何使用AI编程工具Trae和Dify构建一个能够处理Excel数据的智能Agent。首先，通过Trae生成代码，需配置DeepSeek API以实现数据处理需求转化为pandas代码。随后，搭建McpServer并将其服务集成到Dify中，形成Excel智能助手工作流。整个过程涉及修复代码错误和配置环境，可将工作流发布为工具以便在对话中使用。

怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。有两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。

本文介绍了一种结合DeepSeek和Dify的工作流应用，旨在帮助普通业务人员通过自然语言查询数据库信息并以Markdown表格形式展示结果。作者通过Python脚本实现了一个后端服务，接收自然语言输入，将其转换为SQL查询语句，并从数据库中获取数据。同时，通过创建知识库和优化工作流节点设置，实现了对数据库表结构的智能检索和SQL生成。文章还强调了表结构注释、分段设置和匹配度阈值的重要性，并指出可以通过不断优化提示词和SQL语句来提升查询效果。

Dify工作流是一种用于构建智能应用的强大工具，通过连接不同的节点实现复杂任务流程的自动化，提升用户交互体验。开发者可以通过应用模板、空白应用或DSL文件快速创建应用，适用于多步骤逻辑的场景如客户服务和数据分析。工作流节点包括开始、结束、直接回复、LLM节点和知识检索，支持构建基于外部知识的AI系统。应用工具箱提供附加功能，增强用户体验。

Dify平台助力企业构建AI问答助手，提升服务效率。平台集成了大语言模型应用开发技术，支持模型兼容、Prompt设计界面、高性能RAG系统，以及自定义Agent架构。通过可视化编排和运营，企业可快速集成AI问答助手，优化研发管理效能。Dify还提供了应用模板和编排架构，支持业务需求下的即时扩容，推动业务发展。