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市面上有太多的text-to-sql工具，但是我这次突发灵感，为什么不做一个可以执行sql得text2sql呢。
dify的安装我不再赘述，我采用的是win10本地docker部署的方式。
mysql的安装也不再介绍，如有需要还请移步其他博主。
1.dify创建工作流，选择创建空白应用既即可。
2.大概看下整体的处理逻辑，分为5部分
1）第一部分为开始，入参部分。
2）第二部分为大模型处理sql
提示词参考如下：
## 角色
你是一名数据分析师
## 工作内容
你需要实现将用户输入的内容转换为SQL查询语句去MySql数据库中查找数据
## 被查询的数据表的结构
CREATE TABLE `sys_dept` (xxxxxx
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb3 COLLATE = utf8mb3_general_ci COMMENT = '部门表' ROW_FORMAT = Dynamic;CREATE TABLE `sys_log` (xxxxx
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb3 COLLATE = utf8mb3_general_ci COMMENT = '日志表' ROW_FORMAT = Dynamic;## 你可以使用的其他方法
用户输入类似于“求和”或“总和”时，则在sql语句中使用SUM()。
用户输入类似于“平均数”或“平均”时，在在sql语句中使用AVG()。
## 要求
1.如果用户输入的内容无法生成为sql语句，请直接说“抱歉，该命令无法形成数据库查询操作”。
2.当可以生成sql语句时，请确保输出的内容为完整正确的sql语句，不要输出此外的其他任何字符，确保你生成的内容用户可以直接执行查询操作。
3.对于字符串内容的查询请使用LIKE操作而不是等于操作。
4.请不要在回复中包括除sql语句之外的任何内容。记得在提示词后面，加上开始模块输入的content和表名
3）构建http请求，进行查库操作。
我使用java连接本地的数据库,并使用Springboot暴露http服务，您可以根据自己的实际需要编写代理服务。
import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;public class MySQLConnector {private static final String JDBC_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/";private static final String USERNAME = "root";private static final String PASSWORD = "Root";public static List<Map<String, Object>> executeQuery(String database, String table, String todoSql) {String sql = SqlExtractorUtils.extractSql(todoSql);List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<>();if (!sql.startsWith("select") && !sql.startsWith("SELECT")){// 仅允许查询return resultList;}try (Connection connection = DriverManager.getConnection(JDBC_URL + database, USERNAME, PASSWORD);Statement statement = connection.createStatement();ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql)) {ResultSetMetaData metaData = resultSet.getMetaData();int columnCount = metaData.getColumnCount();while (resultSet.next()) {Map<String, Object> row = new HashMap<>();for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {row.put(metaData.getColumnName(i), resultSet.getObject(i));}resultList.add(row);}} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}return resultList;}
}4）根据返回的结果集，调用大模型进行清洗，将返回的json数组，转换成markdown格式，便于输出。
5）输出步骤4的结果。
