dify实现 echarts

### 使用 Dify 实现 ECharts 图表功能 在使用 Dify 实现 ECharts 图表功能时，主要分为以下几个部分：数据获取、数据处理、图表基础信息提取以及最终的图表生成。以下是详细的实现方法： #### 数据获取 在生成图表前，需要通过数据库接口或插件获取数据结果集。这可以通过配置 Dify 的数据源连接器来完成。例如，可以连接 MySQL、PostgreSQL 或其他支持的数据库，从中提取所需的数据 [^1]。 ```python # 示例代码：通过 SQL 查询获取数据 import pymysql def fetch_data_from_db(): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='user', password='passwd', database='db_name' ) try: with connection.cursor() as cursor: sql = "SELECT x_column, y_column FROM table_name" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() return result finally: connection.close() ``` #### 数据处理 获取到的数据需要进行处理，以便后续生成图表。通常需要将数据转换为适合 ECharts 的格式，例如 X 轴和 Y 轴的数据分离 [^2]。 ```python # 示例代码：数据处理 def process_data(data): xdata = [item[0] for item in data] ydata = [item[1] for item in data] return xdata, ydata data = fetch_data_from_db() xdata, ydata = process_data(data) ``` #### 图表基础信息提取 利用 LLM 提取创建图表的基础信息，如标题、X 轴数据 (`xdata`)、Y 轴数据 (`ydata`) 和图表类型。可以使用提示词引导模型生成所需的参数值 [^2]。 ```python # 示例代码：通过 LLM 提取图表信息 from dify import llm def extract_chart_info(xdata, ydata): prompt = f"你是一位数据抽取专家；请根据以下数据，进行抽取：\nX轴数据: {';'.join(map(str, xdata))}\nY轴数据: {';'.join(map(str, ydata))}\n将标题赋值给 title，Y轴的数据赋值给 ydata，X轴的数据赋值给 xdate。" response = llm(prompt) chart_info = { 'title': response.get('title'), 'xdata': response.get('xdata').split(';'), 'ydata': list(map(float, response.get('ydata').split(';'))) } return chart_info chart_info = extract_chart_info(xdata, ydata) ``` #### 图表生成 最后，使用提取到的信息生成 ECharts 图表。可以通过嵌入式 JavaScript 或 Python 的 ECharts 库（如 `pyecharts`）来实现 [^1]。 ```python # 示例代码：使用 pyecharts 生成图表 from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts def create_echarts(chart_info): line = ( Line() .add_xaxis(chart_info['xdata']) .add_yaxis("示例数据", chart_info['ydata']) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=chart_info['title'])) ) return line.render_embed() chart_html = create_echarts(chart_info) print(chart_html) ``` ---