✨📊多AI代理聊天机器人用于Postgres/Supabase数据库和QuickCharts + 工具路由器

目标用户

- 数据分析师：需要通过数据库查询获取数据并生成可视化图表。
- 数据科学家：希望通过自然语言与数据库交互，快速获取所需数据。
- 开发者：需要集成数据库查询和图表生成的自动化工作流。
- 企业决策者：依赖数据驱动的决策，需要快速获取和分析数据结果。

解决的问题

- 高效的数据查询：通过自然语言处理，用户可以轻松查询数据库，而不需要编写复杂的 SQL 语句。
- 快速生成图表：集成 QuickChart，用户可以快速将查询结果可视化，帮助理解数据。
- 自动化工作流：通过多个节点的自动化处理，减少手动操作，提高工作效率。

工作流步骤

1. 接收聊天消息：当用户发送聊天消息时，工作流被触发。
2. 处理用户输入：提取用户输入的查询内容和请求的操作（如查询数据库或生成图表）。
3. 路由选择：根据用户的请求类型，决定使用哪个工具进行处理。
- 如果请求是查询数据库，使用 Postgres 工具 执行 SQL 查询。
- 如果请求是生成图表，使用 QuickChart 工具 生成图表配置。
4. 执行数据库查询：通过 Postgres 工具执行 SQL 查询，并返回结果。
5. 生成图表配置：利用查询结果和用户输入，创建 QuickChart 的配置对象。
6. 生成图表 URL：将图表配置转化为 QuickChart 的 URL，便于访问和分享。
7. 返回结果：将查询结果和图表链接返回给用户，完成整个流程。

自定义指南

- 修改数据库查询：用户可以在 Execute SQL Query 节点中自定义 SQL 查询以满足特定需求。
- 调整图表类型和样式：在 QuickChart Object Schema 节点中，用户可以更改图表类型（如柱状图、饼图等）和样式设置。
- 添加新的工具：可以根据需要添加新的工具节点，以扩展工作流的功能，例如集成其他 API 或数据源。
- 调整输入输出格式：在各个节点中，用户可以根据实际需求调整输入和输出的格式，使工作流更符合个人或团队的工作习惯。