Dify API 服务商

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工作流通过自动化解析API文档，优化程序员的工作流程。它能识别文档参数，生成可运行代码，减少开发者在文档处理上的时间浪费。此工具支持本地文档提取和远程API文档爬取，并利用AI大模型进行代码补全和优化，极大提高开发效率。用户可通过Dify平台导入DSL文件获取该工作流，以实现更高效的API对接。

Dify API文档为开发者提供了强大的工具，用于高效构建和管理知识库。基于APIs开发部分，Dify通过后端即服务理念，让开发者可以在前端应用中直接调用大型语言模型的能力，省去后端服务的开发过程，同时支持可视化设计和大型语言模型供应商的灵活切换。通过API维护知识库部分，Dify提供了丰富的API接口，用于创建、更新、删除知识库中的文档，以及查询知识库的状态等操作，支持自动同步数据和灵活的上传

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。