LangChain 自动化

用于LangChain，通过自动化工作流程，结合SQL查询和数据可视化，帮助团队快速分析数据并生成图表。用户提问后，系统自动识别问题，执行数据库查询，并判断是否需要图表展示，最终生成并返回图表和文本响应，提升数据理解和决策效率。

2025/7/8
19 个节点
复杂
手动复杂langchainexecuteworkflowexecuteworkflowtrigger便签高级api集成逻辑条件
分类:
Complex WorkflowManual TriggeredBusiness Process Automation
集成服务:
LangChainExecuteWorkflowExecuteWorkflowTriggerSticky Note

适用人群

  • 数据分析师和业务分析师：希望通过 SQL 查询快速获取数据并可视化。
    - 数据科学家：需要将 SQL 查询结果转换为易于理解的图表。
    - 产品经理：希望通过数据驱动的方式做出决策，且需要直观的图表展示。
    - 开发者：希望在应用中集成数据查询和可视化功能。

    • 解决的问题

  • 该工作流解决了从 SQL 数据库中提取数据并将其可视化的问题。
    - 用户可以通过自然语言查询数据库，而无需编写 SQL 代码。
    - 如果用户的请求涉及图表，该工作流将自动生成相应的图表，提升数据理解的效率。

    • 工作流程

  • 信息提取：提取用户的查询问题，忽略与图表相关的内容。
    - SQL 查询：通过 SQL Agent 连接数据库，执行查询并将结果转换为人类可读的格式。
    - 图表决策：使用文本分类器判断用户是否需要图表来帮助理解 SQL Agent 的响应。
    - 图表生成：如果需要图表，调用 OpenAI 生成图表定义，并将其附加到 SQL Agent 的响应中。
    - 构建和返回图表：在 "设置响应" 节点中，将图表定义附加到 Quickchart.io 的 URL，生成最终的图表图像，并返回给用户。

    • 自定义指南

  • 用户可以根据自己的需求修改 SQL Agent 的提示，以适应不同的数据库和查询场景。
    - 可以更改 OpenAI 的模型参数，如温度和模型类型，以获得不同风格的响应。
    - 用户可以自定义图表的类型和样式，以符合特定的视觉需求。
    - 通过调整文本分类器的类别和描述，用户可以优化图表生成的判断逻辑。