大模型可视化应用敏捷开发方案:Dify+Echarts

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  13. 大模型可视化应用敏捷开发方案:Dify+Echarts

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Dify不必多说,Echarts介绍如下:

官网:https://echarts.apache.org/zh/index.html
在这里插入图片描述
具体开发步骤:
1.新建一个ChatFlow
2.开始节点,开启文件上传功能,比文件上传功能的优势在于兼容格式多,数据变量可控
在这里插入图片描述
3.文档提取器
在这里插入图片描述
新版dify天然功能,此处不多赘述。
4.接LLM节点,prompt如下:
在这里插入图片描述

# 角色
你是一个数据整理专家,精通数据格式整理和数据格式转换。
# 数据
{{#context#}}
# 任务
-将数据转换成csv格式

5.接代码执行节点(python),过滤大模型中噪音文本

import redef main(input_string):# 使用正则表达式提取CSV内容pattern = r'```(.*?)```'match = re.search(pattern, input_string, re.DOTALL)if not match:return Noneoutput = match.group(1).strip()return {"output":output}

6.再接代码执行节点,接入echarts功能

import csv
import json
def main(csv_string):# 将CSV字符串分割成行    lines = csv_string.strip().split('\n')# 使用csv模块读取数据reader = csv.reader(lines)# 将所有行转换为列表data = [row for row in reader]# 将数字字符串转换为浮点数    for row in data[1:]:# 跳过标题行        for i in range(1, len(row)):try:row[i] = float(row[i])except ValueError:pass# 创建完整的ECharts配置echarts_config = {"legend": {}, "tooltip": {},"dataset": {"source": data },"xAxis": [ {"type":"category","gridIndex":0}, {"type":"category","gridIndex":1}],"yAxis": [ {"gridIndex":0}, {"gridIndex":1}],"grid": [{"bottom":"55%"}, {"top":"55%"}],"series": [{"type":"bar","seriesLayoutBy":"row"}, {"type":"bar","seriesLayoutBy":"row"}, {"type":"bar","seriesLayoutBy":"row"},{"type":"bar","seriesLayoutBy":"row"},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1},{"type":"line","xAxisIndex":1,"yAxisIndex":1} ]}output = "```echarts\n" + json.dumps(echarts_config, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n```"return {"output":output}

7.输出即可
在这里插入图片描述
效果如下:
在这里插入图片描述
数据呢,形如下方的二维度数据均可:
在这里插入图片描述
如果具备多个、成体系的Agent或大模型数据分析应用,集成在一起,实际上就成为了可处理多格式、多内容的大模型数据分析项目。

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