工作流实现数据一次性对话。
1.创建应用
2.添加变量
3.准备本地文档
4.文档提取器
大模型没法直接读取文件，所以在文件和大模型之间需要添加哥“文档提取器”
5.添加大模型
将{{#context#}}中的数据整理成csv格式并输出，只需要输出结果，不需要输出额外的解释
6.代码执行
import csv import json from collections import defaultdictdef main(csv_string: str):""" 将CSV字符串转换为ECharts柱状图，并以markdown格式输出Args:csv_string: CSV格式的字符串，例如：'名称,数值\nA,10\nB,20\nC,15'Returns:包含ECharts图表的markdown字符串""" # 使用defaultdict存储数据data = defaultdict(list)# 解析CSVlines = csv_string.strip().split('\n')reader = csv.reader(lines)# 获取表头headers = next(reader)# 准备数据categories = []values = []for row in reader:if len(row) >= 2:categories.append(row[0])try:values.append(float(row[1]))except ValueError:values.append(0)data[row[0]].append(row[1])# 构建ECharts配置chart_title = f"{headers[0]} vs {headers[1]} 柱状图" if headers else "数据柱状图"option = {'title': {'text': chart_title,'left': 'center'},'tooltip': {'trigger': 'axis','axisPointer': {'type': 'shadow'}},'xAxis': {'type': 'category','data': categories,'name': headers[0] if headers else '类别','axisLabel': {'rotate': 45 if len(categories) > 5 else 0}},'yAxis': {'type': 'value','name': headers[1] if len(headers) > 1 else '数值'},'series': [{'name': headers[1] if len(headers) > 1 else '数值','type': 'bar','data': values,'itemStyle': {'color': '#5470c6','borderRadius': [5, 5, 0, 0]},'barWidth': '50%','label': {'show': True,'position': 'top','formatter': '{c}'}}],'grid': {'left': '10%','right': '8%','bottom': '15%','top': '15%','containLabel': True}}# 转换为JSON字符串chart_config = json.dumps(option, ensure_ascii=False)# 生成markdown格式的输出output = "\n```echarts\n" + chart_config + "\n```"return {"output": output}
7.输出
整体流程：
