Dify+Ollama+Qwen3案例实战：10分钟实现AI业务数据查询

1.具有里程碑意义的Qwen3

Qwen3是阿里巴巴于2025年4月29日发布的新一代开源大模型系列，作为通义千问（Qwen）家族的最新成员，它在性能、架构设计和应用场景上实现了多项突破。以下是核心特点：

（1）模型架构与性能

混合专家（MoE）与密集模型（Dense）并存：

包含两款MoE模型（Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B）和六款Dense模型（0.6B至32B），覆盖从轻量到超大规模需求。

旗舰模型Qwen3-235B-A22B：在数学、代码等基准测试中媲美DeepSeek-R1、Gemini-2.5-Pro等顶级模型，但激活参数仅22B，显著降低部署成本。

小模型高效：Qwen3-4B性能接近前代72B模型，MoE版30B模型激活参数仅3B，却超越Qwen2.5-32B。

（2）创新功能

双思考模式：

思考模式：逐步推理复杂问题（如数学、编程），类似人类深度思考。

非思考模式：快速响应简单请求，降低延迟。

用户可通过在提示词中设置/think和/no-think关闭和开启思考模式。

多语言与长上下文：

支持119种语言，训练数据达36万亿token（Qwen2.5的两倍）。上下文长度扩展至32K，优化长文本处理能力。

（3）应用与部署

Agent与工具调用：原生集成Qwen-Agent框架，简化工具调用和代码生成，适合开发智能应用。在BFCL评测中Agent能力超越Gemini 2.5-Pro。

低成本部署：仅需4张H20显卡即可运行满血版235B模型，显存占用为同类1/3。支持消费级设备（如4090显卡运行30B模型）。

2.Ollama部署Qwen3

（1）Ollama请自行安装，安装Qwen3所需的Ollama版本为v0.6.6或更高版本。

（2）使用命令行窗口输入：ollama run qwen3:8b，会自动安装模型。

3.Dify实战：搭建智能问数工作流

（1）Qwen3模型添加

安装ollama模型插件，添加Qwen3模型，由于机器所限，仅安装了Qwen3:8b和Qwen3:4b两个小模型，配置如下图所示：

（2）创建知识库

将建表的sql语句文档作为知识库（包含表结构、字段注释等元数据），后续工作流节点中大模型根据知识库创建sql语句，选择"高质量"索引模式，使用Embedding模型将SQL文本向量化。

（3）创建对话工作流

创建新应用，在工作室点击“创建空白应用”，选择“Chatflow”作为应用类型，填写名称和描述后点击“创建”。

设计对话工作流

开始节点： 设置输入参数（如用户消息）。

知识检索节点： 从知识库中检索与用户问题相关的文本内容，可作为下游 LLM 节点的上下文来使用。这里通过知识库检索跟用户问题相关的数据库表结构，供大模型生成SQL语句。

大模型SQL生成节点： 调用大语言模型的能力，根据用户问题和知识库内容生成SQL语句，模型选择qwen3:8b，上下文选择知识检索的返回值，提示词如下：

代码执行节点： 通过python代码过滤生成sql语句中多余的内容，我们使用/no_think关闭思考模式时发现生成的sql还是有空的，这里通过代码过滤。

SQL查询工具：SQL查询工具这里使用rookie_text2data，可在Dify插件市场安装，通过SQL查询工具向数据库发送查询语句，然后返回查询到的数据，注意返回数据格式选择“JSON”。

代码执行节点：对SQL查询工具返回的数据进行处理，返回标准数据给模板转换节点。

模板转换节点：通过Jinja2 的 Python 模板语言灵活地进行数据转换、文本处理，通过模板转换节点构造html页面输出数据。

直接回复节点：将模板转换的输出内容直接做输出处理。

整个工作流设计如图所示：

输出效果展示：

哪位客户的订单数量最多？

客户订单数量前10名

客户订单金额前10名

产品销售前10名

实践证明Qwen3-8B模型在单表SQL构建场景中展现出卓越的性能表现，能够高效地将自然语言问题转化为精准的SQL查询语句，并返回正确的数据库查询结果，在10次的提问中有9次能够正确返回数据，当然跟用户的问题也有一定的关系。

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