
本文将结合实际工作流截图,详细介绍如何用 n8n 打造一个基于大模型的 SQL 智能支付数据查询助手,实现自然语言到SQL的自动转换与安全执行,极大提升数据服务效率。
一、方案概述
本方案通过 n8n 工作流,将用户的自然语言查询请求,自动转化为 SQL 并安全执行,适用于支付、运营、BI等多种数据查询场景。核心亮点:
- 支持自然语言对话,自动生成SQL
- 多重安全校验,防止误操作
- 支持ClickHouse等主流数据库
- 可自定义初始提示、权限、输出格式
二、工作流结构与节点详解
1. Chatbot入口配置
- When chat message received:监听用户输入,支持Webhook/Hosted Chat等多种模式。
- 支持Basic Auth等多种认证方式,保障接口安全。
- 可设置初始欢迎语,指引用户正确提问。
2. AI Agent智能解析
- AI Agent:集成大模型(如DeepSeek、OpenAI等),将用户自然语言转为SQL。
- 支持自定义System Message,明确Agent职责、表结构、输出格式及限制(如仅允许查询类SQL)。
- 可挂载Memory节点,增强多轮对话记忆。
3. SQL结构化处理
- Edit Fields:对AI输出的SQL进行结构化处理,便于后续节点调用。
4. 安全校验
- If:校验SQL类型,仅允许SELECT等安全操作,防止误删误改。
5. SQL执行与结果返回
- HTTP Request:将SQL请求转发至ClickHouse等数据库,支持Basic Auth、text/plain等多种配置,原生返回查询结果。
三、实用技巧与配置建议
- 系统提示词设计:详细描述表结构、字段示例,限制Agent仅生成查询SQL,提升准确率与安全性。
- 初始消息引导:通过欢迎语告知用户可用指令、示例和文档,降低使用门槛。
- SQL安全限制:通过If节点严格限制SQL类型,防止数据风险。
- 接口安全:建议开启Basic Auth等认证,防止接口被滥用。
- 多轮对话记忆:可结合Memory节点或外部存储,实现上下文记忆,支持更复杂的业务场景。
四、应用场景
- 支付/财务数据自助查询
- 运营/BI团队数据分析
- 智能客服/机器人自动答疑
- 业务系统自动化报表
五、总结
通过n8n+大模型+SQL的组合,可以极大提升数据服务自动化与智能化水平。无论是企业内部自助查询,还是对外数据服务,都能实现高效、安全、智能的体验。欢迎根据实际需求灵活扩展和定制!
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