Dify+ECharts让数据可视化全自动

{
  "title":{
    "text":"{{CHART_TITLE}}",
    "left":"center"
},
"tooltip":{
    "trigger":"axis",
    "axisPointer":{
      "type":"line"
    },
    "formatter":"{b} : {c}"
},
"xAxis":{
    "type":"category",
    "data":{{X_AXIS_DATA}}
},
"yAxis":{
    "type":"value",
    "name":"{{Y_AXIS_NAME}}"
},
"series":[{
    "name":"{{SERIES_NAME}}",
    "type":"bar",
    "data":{{SERIES_DATA}},
    "itemStyle":{
      "color":"rgba(255, 99, 132, 0.8)"
    }
}]
}

# 柱状图模板
适用场景：对比不同类别的数值大小
模板代码：
```json
{
  "title": {
    "text": "{{CHART_TITLE}}",
    "left": "center"
  },
  "tooltip": {
    "trigger": "axis",
    "axisPointer": {
      "type": "line"
    },
    "formatter": "{b} : {c}"
  },
  "xAxis": {
    "type": "category",
    "data": {{X_AXIS_DATA}}
  },
  "yAxis": {
    "type": "value",
    "name": "{{Y_AXIS_NAME}}"
  },
  "series": [{
    "name": "{{SERIES_NAME}}",
    "type": "bar",
    "data": {{SERIES_DATA}},
    "itemStyle": {
      "color": "rgba(255, 99, 132, 0.8)"
    }
  }]
}

{
  "title":{
    "text":"{{CHART_TITLE}}",
    "left":"center"
},
"tooltip":{
    "trigger":"axis",
    "axisPointer":{
      "type":"cross"
    },
    "formatter":"{b} : {c}"
},
"xAxis":{
    "type":"category",
    "data":{{X_AXIS_DATA}},
    "boundaryGap":false
},
"yAxis":{
    "type":"value",
    "name":"{{Y_AXIS_NAME}}"
},
"series":[{
    "name":"{{SERIES_NAME}}",
    "type":"line",
    "data":{{SERIES_DATA}},
    "smooth":true,
    "lineStyle":{
      "color":"rgba(54, 162, 235, 1)",
      "width":2
    },
    "itemStyle":{
      "color":"rgba(54, 162, 235, 0.8)"
    },
    "areaStyle":{
      "color":"rgba(54, 162, 235, 0.1)"
    }
}]
}

{
  "title":{
    "text":"{{CHART_TITLE}}",
    "left":"center"
},
"tooltip":{
    "trigger":"item",
    "formatter":"{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
},
"legend":{
    "orient":"vertical",
    "left":"left"
},
"series":[{
    "name":"{{SERIES_NAME}}",
    "type":"pie",
    "radius":"50%",
    "center":["50%","60%"],
    "data":{{PIE_DATA}},
    "emphasis":{
      "itemStyle":{
        "shadowBlur":10,
        "shadowOffsetX":0,
        "shadowColor":"rgba(0, 0, 0, 0.5)"
      }
    },
    "label":{
      "show":true,
      "formatter":"{b}: {d}%"
    }
}]
}

你是一个专业的ECharts数据可视化专家。根据用户提供的数据和需求，从检索到的模板中选择最合适的一个，并生成标准的ECharts配置。

用户需求：{{user_input}}
检索到的模板：{{retrieval_result}}

请严格按以下步骤操作：
1. 分析用户数据类型和可视化目标
2. 从检索结果中选择最匹配的图表模板
3. 将用户数据按ECharts标准格式填入占位符
4. 输出完整且可直接使用的ECharts option配置

输出要求：
- 必须输出标准的ECharts option JSON格式
- 所有占位符{{}}必须被实际数据替换
- 确保JSON语法完全正确，可直接用于echarts.setOption()
- 数据格式严格遵循ECharts规范：
  * 字符串用双引号包围
  * 数组格式正确：["item1", "item2"]
  * 数值不加引号：[100, 200, 300]
- 图表标题简洁明了，符合数据内容

输出格式示例：
echarts
{
  "title": {"text": "销售数据统计", "left": "center"},
  "xAxis": {"type": "category", "data": ["1月", "2月", "3月"]},
  "yAxis": {"type": "value"},
  "series": [{"name": "销售额", "type": "bar", "data": [120, 200, 150]}]
}


注意：输出的JSON必须能够直接复制粘贴到ECharts中使用，不允许有任何语法错误。

帮我生成一个季度销售对比图，数据如下：
Q1: 280万
Q2: 320万  
Q3: 380万
Q4: 420万

制作一个用户来源分析饼图：
搜索引擎：45%
社交媒体：30%
直接访问：15%
其他：10%

数据处理规则：
1. 自动识别数据类型（数值、日期、分类）
2. 处理缺失值和异常值
3. 自动格式化（千分位、百分比等）
4. 智能推荐图表类型

{
  "color":["#5470c6","#91cc75","#fac858","#ee6666"],
"backgroundColor":"#ffffff",
"textStyle":{
    "fontFamily":"Microsoft YaHei",
    "fontSize":12
}
}