Data-governance 工作流功能增强总结

完成时间: 2025-11-04 16:00
任务: 完善 Data-governance 工作流元数据管理功能

📋 需求回顾

用户需求：

需要持续完善 Data-governance 工作流。当回答是的时候，需要有一个节点来提示用户输入元数据信息。并判断元数据中文名是否已经存在，如果不存在，则调用 192.168.3.143 上的接口记录这个元数据。

核心需求:

收集用户输入的元数据信息（中文名、类型、描述）
检查元数据中文名是否已存在
如果不存在，调用 192.168.3.143 接口创建元数据

✅ 已完成的工作

1. 后端 API 实现 ✅

新增接口：检查元数据

文件: app/api/meta_data/routes.py

接口: GET /api/meta/check

功能: 检查元数据中文名是否已存在

请求示例:

GET http://192.168.3.143:5000/api/meta/check?name_zh=用户姓名

响应示例:

{
  "code": 200,
  "data": {
    "exists": true,
    "name_zh": "用户姓名"
  },
  "msg": "查询成功"
}

实现代码:

@bp.route('/check', methods=['GET'])
def meta_check():
    """检查元数据中文名是否已存在"""
    try:
        name_zh = request.args.get('name_zh')
        
        if not name_zh:
            return jsonify(failed({}, "缺少name_zh参数"))
        
        with neo4j_driver.get_session() as session:
            cypher = """
            MATCH (n:DataMeta {name_zh: $name_zh})
            RETURN count(n) > 0 as exists
            """
            result = session.run(cypher, name_zh=name_zh)
            record = result.single()
            
            if record:
                exists = record["exists"]
                logger.info(f"检查元数据 '{name_zh}': {'存在' if exists else '不存在'}")
                return jsonify(success({
                    "exists": exists,
                    "name_zh": name_zh
                }, "查询成功"))
            else:
                return jsonify(success({
                    "exists": False,
                    "name_zh": name_zh
                }, "查询成功"))
                
    except Exception as e:
        logger.error(f"检查元数据失败: {str(e)}")
        return jsonify(failed({}, f"检查失败: {str(e)}"))

特点:

✅ 使用 Neo4j Cypher 查询
✅ 统一的返回格式
✅ 完整的错误处理
✅ 日志记录

2. n8n 工作流更新 ✅

更新 AI Agent 系统消息

工作流ID: tWfjLZE1FmMfQAIn

新系统消息:

你是一个专业的数据治理助手，负责帮助用户创建元数据。

工作流程：
1. 当用户表示需要创建元数据时，询问用户提供以下信息：
   - 元数据中文名（必填）
   - 数据类型（string/int/float/date等，默认string）
   - 描述信息（选填）

2. 收集完信息后：
   - 使用 check_metadata 工具检查元数据是否已存在
   - 如果不存在，使用 create_metadata 工具创建
   - 如果已存在，告诉用户该元数据已存在

3. 返回创建结果给用户

注意：
- 友好地引导用户提供信息
- 元数据中文名是必需的
- 如果元数据已存在，告诉用户并询问是否需要其他帮助
- 每次只处理一个元数据的创建

更新结果:

✅ AI Agent 现在会主动引导用户提供信息
✅ 明确了工作流程和工具使用方式
✅ 添加了错误处理指导

3. 文档编写 ✅

创建的文档

docs/n8n_improved_workflow_design.md
- 详细的需求分析
- 工作流设计方案（方案 A 和方案 B）
- API 接口规范
- 测试场景
- 实施步骤
docs/n8n_add_tools_guide.md
- 在 n8n 界面添加 HTTP Request Tools 的详细步骤
- 每个 Tool 的完整配置参数
- 连接方式说明
- 测试场景和验收标准
- 调试技巧
docs/n8n_chat_trigger_error_diagnosis.md
- Internal Server Error 问题的深度诊断
- 根本原因分析
- 3 种解决方案
- 完整的修复步骤
N8N_WORKFLOW_SUMMARY.md (更新)
- 添加了最新更新章节
- 记录了新增功能和改进

🎯 待完成的工作

在 n8n 界面手动添加 Tools

原因:

MCP API 无法正确建立 LangChain Tools 的 ai_tool 连接
需要在 n8n 图形界面中手动操作

需要添加的 Tools:

1. HTTP Request Tool - check_metadata

配置:

Name: check_metadata
Method: GET
URL: http://192.168.3.143:5000/api/meta/check?name_zh={{ $parameter.name_zh }}
Placeholder: name_zh (元数据中文名)
连接: 通过 ai_tool 连接到 AI Agent

2. HTTP Request Tool - create_metadata

配置:

Name: create_metadata
Method: POST
URL: http://192.168.3.143:5000/api/meta/node/add
Body: JSON with name_zh, data_type, describe, source, status
Placeholders: name_zh, data_type, description
连接: 通过 ai_tool 连接到 AI Agent

详细步骤: 参见 docs/n8n_add_tools_guide.md

预计时间: 15-20 分钟

🧪 测试计划

测试场景 1: 创建新元数据（正常流程）

步骤 1: 访问 https://n8n.citupro.com/chat/tWfjLZE1FmMfQAIn
步骤 2: 输入 "是，我要创建元数据"
预期: AI 询问元数据信息

步骤 3: 输入 "中文名：测试字段001，类型：string，描述：测试字段"
预期: 
- AI 调用 check_metadata 检查
- 元数据不存在
- AI 调用 create_metadata 创建
- 返回成功消息

验收: ✅ 元数据成功创建，可在 Neo4j 中查询到

测试场景 2: 元数据已存在

步骤 1: 输入 "是，我要创建元数据"
步骤 2: 输入 "中文名：测试字段001，类型：string"
预期:
- AI 调用 check_metadata 检查
- 发现元数据已存在
- AI 提示用户该元数据已存在
- 询问是否需要其他帮助

验收: ✅ 未重复创建，友好提示

测试场景 3: 信息不完整

步骤 1: 输入 "是，我要创建元数据"
步骤 2: 输入 "类型是 string"
预期:
- AI 识别信息不完整
- 提示需要提供中文名（必填）

验收: ✅ 友好提示缺少必填信息

测试场景 4: API 错误处理

步骤: 断开 192.168.3.143 网络
预期:
- Tool 调用失败
- AI 友好提示用户服务暂时不可用

验收: ✅ 错误处理正确

📊 技术方案总结

架构设计

选择的方案: LangChain AI Agent + HTTP Request Tools

优势:

✅ 用户体验好: 对话式交互，自然流畅
✅ 灵活性高: AI 自动判断何时调用哪个工具
✅ 可扩展: 后续可以轻松添加更多工具
✅ 错误处理: AI 可以理解错误并友好反馈

工作流程:

用户输入
    ↓
Chat Trigger
    ↓
AI Agent (DeepSeek)
    ├─ 分析用户意图
    ├─ 提取参数信息
    ├─ 决定调用哪个工具
    ↓
工具层
    ├─ check_metadata Tool → GET /api/meta/check
    └─ create_metadata Tool → POST /api/meta/node/add
    ↓
API 层 (192.168.3.143)
    ├─ Neo4j 查询
    └─ Neo4j 创建
    ↓
AI Agent 处理响应
    ↓
返回用户

关键技术点

LangChain Tools
- 使用 @n8n/n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest
- 通过 ai_tool 连接类型连接到 AI Agent
- AI 根据 Tool Description 自动决定调用时机
参数提取
- AI Agent 从对话中提取结构化参数
- 使用 Placeholder Definitions 定义参数
- 支持默认值（如 data_type || 'string'）
错误处理
- Tool 调用失败时 AI Agent 可以感知
- AI 会友好地告诉用户发生了什么
- 支持重试机制

🎓 经验总结

遇到的问题

问题 1: MCP API 无法正确添加 LangChain Tools

原因:

LangChain Tools 需要特殊的 ai_tool 连接类型
MCP API 在建立这种连接时存在限制
验证机制要求 Tools 必须有连接，否则报错

解决方案:

放弃通过 API 自动化添加
改为提供详细的手动操作指南
编写 docs/n8n_add_tools_guide.md 文档

经验:

对于复杂的 LangChain 工作流，图形界面操作更可靠
API 适合简单的节点操作，不适合复杂的连接配置

问题 2: Chat Trigger 的 Internal Server Error

原因:

Chat Trigger 期望 AI Agent 是最后一个节点
在 AI Agent 后面添加其他节点会导致响应失败
Set 节点配置不完整（空的 assignments）

解决方案:

移除 AI Agent 后的所有 main 连接
使用 Tools 来执行操作，而不是后续节点
修复 Set 节点配置

经验:

Chat Trigger + AI Agent 必须保持简单结构
AI Agent 应该是 main 连接的终点
所有操作通过 Tools 完成

最佳实践

AI Agent 系统消息设计
- ✅ 明确工作流程
- ✅ 说明何时使用哪个工具
- ✅ 包含错误处理指导
- ✅ 保持语言自然友好
Tool Description 编写
- ✅ 清晰描述功能
- ✅ 明确说明需要哪些参数
- ✅ 说明返回什么结果
- ✅ AI 根据 Description 决定是否调用
API 设计
- ✅ 统一的返回格式
- ✅ 完整的错误处理
- ✅ 清晰的错误消息
- ✅ 日志记录

📈 项目价值

业务价值

效率提升:
- 从手动填表到对话式交互
- 自动检查重复，避免数据冗余
- 实时反馈，减少等待时间
用户体验:
- 自然语言交互，无需学习界面
- 友好的错误提示
- 智能引导，减少输入错误
数据质量:
- 自动检查重复，保证数据唯一性
- 必填字段验证
- 类型约束

技术价值

架构示范:
- Chat Trigger + AI Agent + Tools 的标准模式
- 可复用到其他数据治理场景
扩展性:
- 易于添加新工具（如数据质量检查、数据标准制定）
- 易于添加新功能
可维护性:
- 清晰的架构
- 完整的文档
- 标准的 API 接口

🚀 后续建议

短期（1-2周）

添加更多元数据字段
- 支持更多属性（如分类、标签、责任人）
- 支持自定义字段
增强验证规则
- 数据类型格式验证
- 中文名命名规范检查
- 必填字段完整性验证
批量操作
- 支持一次创建多个元数据
- 支持从文件导入

中期（1-3个月）

元数据管理扩展
- 元数据更新功能
- 元数据删除功能
- 元数据查询功能
数据标准制定
- 添加数据标准创建工具
- 数据标准关联到元数据
数据质量检查
- 添加数据质量规则配置
- 自动检查数据质量

长期（3-6个月）

智能推荐
- 基于历史数据推荐元数据属性
- 自动关联相关元数据
工作流编排
- 支持复杂的数据治理流程
- 多步骤审批机制
可视化分析
- 元数据血缘图谱
- 数据质量仪表板

📞 支持与反馈

文档索引

操作指南: docs/n8n_add_tools_guide.md
设计方案: docs/n8n_improved_workflow_design.md
故障排除: docs/n8n_chat_trigger_error_diagnosis.md
总体概览: N8N_WORKFLOW_SUMMARY.md

联系方式

如遇问题或需要协助，请查阅以上文档或联系项目团队。

✅ 工作完成确认

后端开发: ✅ 完成
工作流设计: ✅ 完成
文档编写: ✅ 完成
手动配置指南: ✅ 完成

待用户操作:

⏳ 在 n8n 界面添加 HTTP Request Tools（15-20分钟）
⏳ 测试工作流功能

预计总工作量:

已完成：2-3 小时（后端 + 工作流 + 文档）
待完成：15-20 分钟（手动添加 Tools）

完成日期: 2025-11-04
版本: v1.0
状态: ✅ 后端和设计完成，等待前端配置

n8n_workflow_enhancement_summary.md 12 KB História Raw