dify工作流分析sql查询结果

Question

在dify中构建一个工作流，实现这样一个场景：通过一个sql查询获得结果，把结果直接交给LLM，作为LLM的输入，提问与查询结果相关的问题，例如今天生产中的损耗情况如何？让LLM回答。但LLM的回答不尽人意，很容易出现错误或者不完整的回答。除了提示词的改进以外，基于dify提供的能力，还能够从技术上做哪些方面的优化？注：1、dify是基于大模型的应用开发平台；2、工作流目前已能正确返回查询数据

Answer 1

此答案是由GPT4和本人亲自作答，如有帮助，还请采纳！
在Dify中构建一个工作流，以SQL查询结果作为LLM输入，并让LLM回答与查询结果相关的问题，若LLM的回答不尽人意，可以通过以下几个技术方面的优化来提升回答质量：

1. 数据预处理和清洗

在将SQL查询结果输入LLM之前，进行必要的数据预处理和清洗，确保数据的格式和内容都适合LLM的处理逻辑。例如：

• 规范化数据格式（如时间、日期、数值单位等）
• 过滤掉不必要或噪声数据
• 对数据进行汇总或统计处理，提取关键信息

2. 数据标注和注释

在将数据传递给LLM之前，可以添加详细的数据注释，使得LLM更容易理解数据的含义。例如：

query_result = {
    "date": "2024-07-05",
    "production_loss": 150,
    "units_produced": 5000,
    "loss_percentage": 3.0
}

# 添加注释
annotated_data = f"""
日期: {query_result['date']}
今日生产损耗: {query_result['production_loss']} 单位
今日生产总量: {query_result['units_produced']} 单位
损耗百分比: {query_result['loss_percentage']}%
"""

3. 优化提示词设计

设计更为具体和明确的提示词，确保LLM能够理解问题的背景和期望的答案格式。例如：

prompt = f"""
你是一位生产经理。以下是今天的生产数据：
{annotated_data}
请根据以上数据，回答以下问题：
今天生产中的损耗情况如何？
"""

4. 多轮对话和迭代问答

如果LLM的初次回答不满意，可以通过多轮对话迭代问答，逐步引导LLM给出更准确的回答。每一轮的反馈都可以作为下一个提示词的基础。例如：

initial_response = llm.ask(prompt)

# 如果初次回答不满意，进行进一步提问
follow_up_prompt = f"""
你之前的回答是：{initial_response}
请详细说明今天的生产损耗情况，包括损耗的具体原因和改进建议。
"""

5. 利用上下文信息

将SQL查询结果和用户问题一起作为上下文信息输入LLM，提高模型的理解和回答能力。例如：

context = f"""
查询结果：
{annotated_data}
用户问题：
今天生产中的损耗情况如何？
"""
response = llm.ask(context)

6. 使用函数调用

如果LLM支持函数调用，可以利用预定义的函数对查询结果进行进一步处理和解释。例如，定义一个函数计算生产损耗的原因和改进建议，并将结果传递给LLM。

def analyze_production_loss(data):
    # 进行详细的数据分析
    reasons = "机器故障，操作不当"
    suggestions = "定期维护机器，加强操作培训"
    return reasons, suggestions

# 调用函数进行分析
reasons, suggestions = analyze_production_loss(query_result)

# 构建新的提示词
enhanced_prompt = f"""
生产数据分析：
{annotated_data}
生产损耗原因：{reasons}
改进建议：{suggestions}
请根据以上信息，详细描述今天的生产损耗情况。
"""

7. 结果验证和反馈

在将LLM的回答反馈给用户之前，进行结果验证和校对。可以通过规则或其他逻辑检查LLM的回答是否完整和准确。例如：

def validate_response(response):
    required_keywords = ["损耗", "原因", "建议"]
    for keyword in required_keywords:
        if keyword not in response:
            return False
    return True

final_response = llm.ask(enhanced_prompt)

if validate_response(final_response):
    print(final_response)
else:
    print("回答不完整或不准确，请重新提问。")

8. 结合用户反馈进行持续改进

收集用户对LLM回答的反馈，根据反馈持续优化提示词和数据处理逻辑，提升回答质量。

总结

通过上述方法，可以在技术上优化Dify中基于SQL查询结果的LLM回答质量。数据预处理和清洗、数据标注和注释、优化提示词、多轮对话、利用上下文信息、使用函数调用、结果验证和反馈，以及结合用户反馈持续改进，都是有效的技术手段。通过这些优化措施，可以显著提升LLM的回答准确性和完整性，满足用户的需求。