✨📊Multi-AI Agent Chatbot for Postgres/Supabase DB and QuickCharts + Tool Router

工作流名称

✨📊Multi-AI Agent Chatbot for Postgres/Supabase DB and QuickCharts + Tool Router

主要功能和亮点

本工作流整合了多智能体（Multi-AI Agent）聊天机器人，支持自然语言交互查询Postgres或Supabase数据库，并基于查询结果自动生成直观的QuickChart图表。核心亮点包括智能路由机制（Tool Router）自动调度不同工具代理执行数据库查询或图表生成，提高响应效率和准确性；集成记忆功能，支持上下文持续对话；支持动态SQL查询和图表JSON配置的自动生成，极大简化复杂数据分析和可视化操作。

解决的核心问题

• 让非技术用户能够通过自然语言直接查询结构化数据库，无需手写SQL。
• 自动将数据库查询结果转换为图表展示，提升数据理解与决策效率。
• 通过智能工具路由，实现多任务分工，保证聊天机器人查询和图表生成的高效协同。
• 支持持续会话记忆，提升交互体验和上下文理解能力。

应用场景

• 数据分析师和业务人员通过聊天机器人快速获取数据库信息并生成图表报告。
• 管理层通过自然语言交互了解实时业务数据，辅助决策。
• 开发者和运维人员快速调试和查询Postgres/Supabase数据库。
• 教育和培训场景中，展示数据可视化和数据库查询的自动化流程。

主要流程步骤

1. 接收聊天消息触发：工作流监听聊天输入，作为用户查询请求起点。
2. 主AI代理解析指令：根据用户输入，调用工具路由器判断使用查询数据库工具或图表生成工具。
3. 次级Postgres代理执行SQL查询：将自然语言转换为SQL语句，执行数据库查询并获取结果。
4. 次级QuickChart代理生成图表配置：基于查询结果和用户需求，生成Chart.js兼容的JSON图表配置。
5. QuickChart服务调用：通过HTTP请求将图表配置发送至QuickChart.io，生成图表URL。
6. 结果返回与展示：返回数据库查询结果和相应的图表链接，完成一次交互。
7. 聊天记录持久化：所有对话数据存储于Postgres，实现会话记忆和上下文管理。

涉及的系统或服务

• Postgres / Supabase：作为数据存储和查询的关系型数据库。
• OpenAI GPT-4o-mini 模型：用作多智能体的自然语言理解和生成。
• QuickChart.io：提供图表生成的在线服务。
• n8n节点：包括LangChain聊天触发器、Postgres工具节点、HTTP请求节点、结构化输出解析器、工具工作流节点等。

适用人群或使用价值

• 数据分析师与业务决策者：无需编写复杂SQL，即可通过自然语言获取数据洞察和图形展示。
• 产品经理与运营人员：快速访问数据库信息，实时生成业务报表。
• 开发者与DBA：简化数据库交互流程，提升查询效率。
• 教育培训机构：演示AI与数据库及数据可视化的结合应用。

总之，该工作流将多智能体AI对话、数据库查询与自动图表生成无缝结合，打造了一个高效、智能、易用的数据交互与可视化解决方案，适合多种行业和场景应用。