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对话SQL节点
定义
对话SQL节点用于在对话型业务流中对数据库进行增删改查等操作。需要指定待操作的数据库表和输入内容，支持通过自然语言智能生成SQL语句，将结果传递给下游节点使用。
配置使用
新增数据库
点击数据库右侧的 + 符号，再点击 新建数据库 按钮，输入符合要求的数据库名称与描述，最后点击确认按钮进入数据库表结构设计页面。
1. 新增数据库表结构： 填写字段名称、字段描述，选择字段数据类型，并标记是否为必要字段。
2. 数据导入： 表结构创建完成后，切换到数据导入页面，支持上传 Excel 或 CSV 格式文件，选择表字段映射后完成导入。
3. 数据预览： 导入完成后，切换到表预览标签页，左上角提供全局搜索框，下方以分页形式展示已导入的数据列表。
添加数据库
在数据库弹窗中点击 添加 按钮，该数据库表将添加至节点的数据表列表中，支持重复添加或删除。
删除数据库
在数据库弹窗中点击 删除 按钮，即可移除已添加的数据库。
查询数据库表数据
添加数据库后，节点会根据用户输入的问题，结合已添加的数据库表结构和 User 输入框中的内置提示词，自动生成 SQL 语句并执行查询，将结果输出至下游节点。
参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 聊天记忆 | 默认开启。开启后 User 输入框默认绑定开始节点的 query 变量；关闭后 User 输入框不展示 |
| 记忆窗口 | 默认保留最近 50 轮对话上下文 |
| 输出变量 | 支持 Array[String] 类型 |
| 失败重试 | 支持在执行失败时自动重试 |
| 异常处理 | 支持配置异常分支，处理查询失败等异常情况 |
典型使用场景
场景一：用户通过自然语言查询业务数据
需求： 用户在对话中输入「查询上个月销售额最高的产品」，系统自动生成 SQL 并返回查询结果。
配置思路：
- 新建数据库并导入业务数据表（如销售记录表）
- 在对话SQL节点中添加该数据库，开启聊天记忆
- User 输入框绑定开始节点的
query变量 - 节点自动将自然语言转换为 SQL 并执行，输出结果传递给下游的直接回复节点
开始节点 → 对话SQL节点（自然语言转SQL查询）→ 直接回复节点场景二：多轮追问式数据探索
需求： 用户先查总体数据，再逐步追问细节，节点需理解上下文中的指代关系。
配置思路：
- 开启聊天记忆，记忆窗口根据业务复杂度适当调大
- 节点会将历史对话一并传给 AI，使其理解「这个」「那个」「再细分」等指代
开始节点 → 对话SQL节点（携带历史上下文）→ 直接回复节点常见问题
Q：关闭聊天记忆后有什么影响？
关闭后节点不再携带历史对话上下文，每次查询均为独立请求，适用于无需上下文关联的单次查询场景。
Q：输出结果如何在下游节点中使用？
输出变量类型为 Array[String]，可在直接回复节点或模型节点中通过变量引用的方式使用查询结果。