dify打造数据可视化图表
时间: 2025-07-19 09:42:03 浏览: 3
要使用 Dify 创建数据可视化图表,可以结合大模型(如 Qwen3)和 Echarts 技术来实现。整个过程主要依赖于对用户需求的自然语言处理、SQL 查询生成以及图表类型的智能推荐[^1]。
### 数据准备与模型训练
- **数据库连接**:首先需要将你的数据库(例如 MySQL)接入系统,确保 Dify 能够访问到数据源。
- **元数据提取**:将数据库表结构的元数据作为知识库提供给大模型,这样大模型可以基于这些信息理解数据并生成相应的 SQL 查询语句[^1]。
### 自然语言处理与需求提炼
- **提示词配置**:利用特定的提示词模板,让大模型能够识别用户的自然语言输入,并从中提取出核心的数据查询需求。例如,以下是一个典型的提示词模板:
```plaintext
你是一名专业的数据需求提炼师。请仔细阅读用户的自然语言问题{{#context#}},只保留与数据查询直接相关的核心需求。自动忽略与数据查询无关的内容(如生成图表、导出Excel、制作报表等)。请判断用户是否需要用图表展示结果。如果需要,请根据问题内容推荐最合适的Echarts图表类型;如果不需要图表,请填写“无”。请严格按照如下格式输出,不要有任何解释或多余内容:
sql_requirement: [精炼后的数据查询需求]
need_chart: [是/否]
chart_type: [推荐的Echarts图表类型或“无”]
```
这个模板可以帮助大模型准确地解析用户需求并推荐合适的图表类型[^2]。
### SQL 生成与执行
- **SQL 生成**:根据用户的问题,大模型会生成对应的 SQL 查询语句,用于从数据库中提取所需的数据。
- **SQL 执行**:通过 Dify 平台,将生成的 SQL 语句发送到数据库进行执行,并获取返回的结果数据。
### 图表生成与展示
- **图表类型推荐**:大模型会根据数据特征和用户需求推荐最适合的 Echarts 图表类型,比如折线图 (`line`)、柱状图 (`bar`)、饼图 (`pie`) 等[^3]。
- **前端渲染**:最后,利用 Echarts 库在前端页面上渲染图表,以直观的方式展示数据。Echarts 支持多种图表类型,包括但不限于常规图表(如折线图、柱状图、饼图)、特殊图表(如地图、热力图、关系图)等[^3]。
### 示例代码
以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 `pandas` 从数据库读取数据,并使用 `pyecharts` 渲染一个柱状图:
```python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 假设已经通过 SQL 查询得到了数据
data = {
'月份': ['一月', '二月', '三月', '四月'],
'销售额': [150, 220, 300, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 pyecharts 创建柱状图
bar = (
Bar()
.add_xaxis(df['月份'].tolist())
.add_yaxis("销售额", df['销售额'].tolist())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售额统计"))
)
bar.render("sales_bar_chart.html")
```
这段代码展示了如何将数据转换为图表,并保存为 HTML 文件以便在浏览器中查看。
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