关系数据库

关系数据库相关的节点。 这里我们给各位用户采用的底层数据库是轻量级的 SQLite 文件数据库。

智能查询

数据库-查询 - 图1

通过自然语言描述并利用大语言模型转化为 SQL 查询语句。这个节点实际上整合了大语言模型节点和 SQL 运行节点的功能为一体，方便用户直接使用自然语言查询数据库。

参数详解

1. 查询内容

自然语言描述的查询内容。如：<font style="color:rgb(31, 35, 40);">查询2023年成绩表中90分以上的学生数量</font>。 支持列表输入

2. 大语言模型

目前内置支持的大语言模型有：
  • gpt-35-turbo
  • gpt-4
  • abab5.5-chat
  • abab6-chat
  • abab6.5s-chat
  • glm-3-turbo
  • glm-4
  • qwen1.5-7b-chat
  • qwen1.5-14b-chat
  • qwen1.5-32b-chat
  • qwen1.5-72b-chat
  • qwen1.5-110b-chat
  • moonshot-v1-8k
  • moonshot-v1-32k
  • moonshot-v1-128k
  • claude-3-haiku-20240307
  • claude-3-sonnet-20240229
  • claude-3-opus-20240229
  • mixtral-8x7b
  • mistral-small
  • mistral-medium
  • mistral-large
  • deepseek-chat
  • deepseek-code
所有这些模型的积分消耗规则与其在 AI 语言模型中的积分消耗规则相同。

3. 数据库

需要查询的数据库。 注意：在使用这个工作流节点之前，请务必在数据集页面中创建一个数据库。

4. 表格

您数据库中哪些表格将参与查询。如果不选择则默认为全部表格，建议只选择需要的表格以获得更准确的结果。

5. 最大返回数量

查询语句最多返回多少数据量，建议根据实际情况修改该数值，避免查询结果过大时后续大语言模型节点的积分消耗过多。

6. 输出类型

6.1 CSV 格式文本
示例： 
  1. csv
  4. 姓名,性别,学号,班级
  5. 张三,男,2024030115,三年一班
  6. 马冬梅,女,2024030116,三年一班
  7. 李四,女,2024030117,三年一班
6.2 Markdown 表格
Markdown 格式的表格，适合在文本呈现节点中直接展示。 示例： 
  1. markdown
  4. | 姓名   | 性别 | 学号       | 班级     |
  5. | ------ | ---- | ---------- | -------- |
  6. | 张三   | 男   | 2024030115 | 三年一班 |
  7. | 马冬梅 | 女   | 2024030116 | 三年一班 |
  8. | 李四   | 女   | 2024030117 | 三年一班 |
6.3 列表
以列表形式返回查询结果，适用于需要一条一条数据在后续节点中处理的情况。 当选择列表输出时，您回看到多出一个选项是 <font style="color:rgb(31, 35, 40);">包含列名</font>，在默认勾选的情况下返回的数据格式如下： 
  1. json
  4. [
  5.   {
  6.     "姓名": "张三",
  7.     "性别": "男",
  8.     "学号": "2024030115",
  9.     "班级": "三年一班"
  10.   },
  11.   {
  12.     "姓名": "马冬梅",
  13.     "性别": "女",
  14.     "学号": "2024030116",
  15.     "班级": "三年一班"
  16.   },
  17.   {
  18.     "姓名": "李四",
  19.     "性别": "女",
  20.     "学号": "2024030117",
  21.     "班级": "三年一班"
  22.   }
  23. ]
如果不包含列名时输出的数据格式如下： 
  1. json
  4. [
  5.   ["张三", "男", "2024030115", "三年一班"],
  6.   ["马冬梅", "女", "2024030116", "三年一班"],
  7.   ["李四", "女", "2024030117", "三年一班"]
  8. ]

输出类型

<font style="color:rgb(31, 35, 40);">字符串</font> | <font style="color:rgb(31, 35, 40);">列表</font>

积分消耗

取决于选择的大语言模型消耗的积分量。

获取表信息

数据库-查询 - 图2

获取数据库中表格的结构信息，适用于需要让大语言模型了解数据库表格结构的情况。

参数详解

1. 数据库

需要查询的数据库。 注意：在使用这个工作流节点之前，请务必在数据集页面中创建一个数据库。

2. 表格

您数据库中哪些表格，如果不选择则默认为全部表格。

输出类型

  • SQL 输出
    • 以 CREATE TABLE 语句的形式返回表格结构信息。
    • <font style="color:rgb(31, 35, 40);">字符串</font>
  • JSON 输出
    • 格式形如： <font style="color:rgb(31, 35, 40);">[{"name": "<表格名>", "columns": [<列1>, ...]}]</font>
    • <font style="color:rgb(31, 35, 40);">Python 字典</font>

积分消耗

本节点暂时不消耗积分。

运行 SQL

数据库-查询 - 图3

在指定的数据库内运行 SQL 语句。

参数详解

1. SQL 语句

需要运行的 SQL 语句。注意只支持单条 SQL 语句，不支持多条语句。如需运行多条 SQL 语句请使用列表格式输入。

注意使用 SQLite 支持的 SQL 语法。

支持列表输入

2. 数据库

需要查询的数据库。 注意：在使用这个工作流节点之前，请务必在数据集页面中创建一个数据库。

3. 只读操作

如果勾选则只允许执行查询语句，不允许执行修改数据库的语句。即便输入的 SQL 语句是修改数据库的语句，也不会实际执行。

4. 最大返回数量

查询语句最多返回多少数据量，建议根据实际情况修改该数值，避免查询结果过大时后续大语言模型节点的积分消耗过多。

6. 输出类型

与 智能查询 节点相同。
  • CSV 格式文本
  • Markdown 表格
  • 列表

输出类型

<font style="color:rgb(31, 35, 40);">字符串</font> | <font style="color:rgb(31, 35, 40);">列表</font>

积分消耗

每次消耗2积分。