【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】体验教程傻瓜版

原创

程序儒

修改于 2024-09-27 10:45:26

250

修改于 2024-09-27 10:45:26

注意：本教程需要实验者至少有一定的开发基础，熟悉python语言（能安装切换python版本环境，解决pip下载问题，推荐3.10.11版本），使用过云产品的更好（没有也没有关系，本教程会一步一步带你操作）

一、背景介绍

随着人工智能技术的不断发展，其在电子商务领域的应用显著提升了业务处理效率，并为商家提供了包括个性化推荐、用户行为分析、库存优化以及市场趋势预测等在内的多项重要功能。鉴于此，开发一个既高效又稳定的AI数据分析平台对于电商企业来说至关重要。

本指南的目标是指导开发者如何结合腾讯云提供的高性能计算服务HAI（High-Performance Application Service for AI and Scientific Computing）与TDSQL-C MySQL Serverless版数据库来搭建这样的系统。HAI作为一个专为AI和科学计算设计的服务，它能够提供强大的GPU算力支持，使得即便是复杂的深度学习模型也能轻松部署并运行，尤其适合执行自然语言理解和图像生成这类高级任务。而TDSQL-C MySQL Serverless则是一款完全兼容MySQL协议的云端数据库解决方案，以其卓越的弹性和性能表现，在处理大规模数据存储及检索时表现出色，非常适合应用于电子商务场景中。

接下来的内容将通过 Python语言及Langchain框架，带领读者一步步完成从环境准备到最终系统的构建与上线整个流程。

二、实验概述

本次实践案例将围绕利用TDSQL-C MySQL Serverless快速构建AI驱动的电商数据分析平台展开，具体步骤包括但不限于：

架构设计 - 明确系统整体结构。
数据库配置 - 设置 TDSQL-C MySQL Serverless 实例
模型部署 - 在 HAI 平台上部署 LLM（Large Language Model）
环境搭建 - 准备必要的软件工具和库文件
系统开发 - 开发并集成AI数据分析功能

三、目标展示

数据内容查询分析

图表展示：

四、操作步骤

4.1 操作流程图

4.2 环境搭建

4.2.1 购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

1.点击连接：（ https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc ）访问腾讯云，选购TDSQL-C Mysql 服务器（放心，不需要花多少钱）

2.根据下图内容选定服务器，注意选择serverless 的服务器

注意：有些人有私有网络，则不需要这一步

请选择网络那里会一直加载中，则需要自己手动创建私有网络，点击下图中的新建私有网络，不要点箭头指向的新建子网

3.新建私有网络

跟进下图随便创建自己的网络信息即可，我是随便创建的，没有规律，可用区选择自己所在的城市就行

4.根据下图内容选择对应选项，地域随便写，最好填写自己所在地，然后点击下一步

5.设置数据库密码和配置信息，点击立即购买

6.创建成功，前往管理页面

7.管理页面中选择指定区域的 TDSQL-C Mysql 服务器，这里区域后面的数字表示的是此区域已经购买的服务器数量

8.选择后点击开启实例公网访问

9.授权并创建

10.留意一下主机名称和端口信息，后面会用到，点击登录，进入数据库在线管理工具

11.输入上面的账号名和密码进入数据库

12.这里就和我们在本地操作数据库是一样的，新建数据库shop

13.切换到新建数据库

14.新建SQL查询窗口

15.将下面实验数据粘贴进新建的查询窗口中

CREATE TABLE `ecommerce_sales_stats` (
  `category_id` int NOT NULL COMMENT '分类ID（主键）',
  `category_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '分类名称',
  `total_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '总销售额',
  `steam_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT 'Steam平台销售额',
  `offline_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '线下实体销售额',
  `official_online_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '官方在线销售额',
  PRIMARY KEY (`category_id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='电商分类销售统计表';
INSERT INTO `ecommerce_sales_stats` VALUES (1,'电子产品',150000.00,80000.00,30000.00,40000.00),(2,'服装',120000.00,20000.00,60000.00,40000.00),(3,'家居用品',90000.00,10000.00,50000.00,30000.00),(4,'玩具',60000.00,5000.00,30000.00,25000.00),(5,'书籍',45000.00,2000.00,20000.00,23000.00),(6,'运动器材',70000.00,15000.00,25000.00,30000.00),(7,'美容护肤',80000.00,10000.00,30000.00,40000.00),(8,'食品',50000.00,5000.00,25000.00,20000.00),(9,'珠宝首饰',30000.00,2000.00,10000.00,18000.00),(10,'汽车配件',40000.00,10000.00,15000.00,25000.00),(11,'手机配件',75000.00,30000.00,20000.00,25000.00),(12,'电脑配件',85000.00,50000.00,15000.00,20000.00),(13,'摄影器材',50000.00,20000.00,15000.00,15000.00),(14,'家电',120000.00,60000.00,30000.00,30000.00),(15,'宠物用品',30000.00,3000.00,12000.00,16800.00),(16,'母婴用品',70000.00,10000.00,30000.00,30000.00),(17,'旅行用品',40000.00,5000.00,15000.00,20000.00),(18,'艺术品',25000.00,1000.00,10000.00,14000.00),(19,'健康产品',60000.00,8000.00,25000.00,27000.00),(20,'办公用品',55000.00,2000.00,20000.00,33000.00);
CREATE TABLE `users` (
  `user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID（主键，自增）',
  `full_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户全名',
  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
  `password_hash` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户密码的哈希值',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `is_active` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否激活',
  PRIMARY KEY (`user_id`),
  UNIQUE KEY `email` (`email`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4  COMMENT='用户表';
INSERT INTO `users` VALUES (1,'张伟','zhangwei','zhangwei@example.com','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','lina@example.com','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','wangfang@example.com','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','liuyang@example.com','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','chenjie@example.com','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','yangjing@example.com','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','zhaoqiang@example.com','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','huangli@example.com','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','zhoujie@example.com','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(10,'吴敏','wumin','wumin@example.com','hashed_password_10','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(11,'郑伟','zhengwei','zhengwei@example.com','hashed_password_11','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(12,'冯婷','fengting','fengting@example.com','hashed_password_12','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(13,'蔡明','caiming','caiming@example.com','hashed_password_13','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(14,'潘雪','panxue','panxue@example.com','hashed_password_14','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(15,'蒋磊','jianglei','jianglei@example.com','hashed_password_15','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(16,'陆佳','lujia','lujia@example.com','hashed_password_16','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(17,'邓超','dengchao','dengchao@example.com','hashed_password_17','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(18,'任丽','renli','renli@example.com','hashed_password_18','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(19,'彭涛','pengtao','pengtao@example.com','hashed_password_19','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(20,'方圆','fangyuan','fangyuan@example.com','hashed_password_20','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(21,'段飞','duanfei','duanfei@example.com','hashed_password_21','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(22,'雷鸣','leiming','leiming@example.com','hashed_password_22','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(23,'贾玲','jialing','jialing@example.com','hashed_password_23','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1);
CREATE TABLE `orders` (
  `order_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int DEFAULT NULL,
  `order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `order_status` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `order_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;
/*
* 提示：该行代码过长，系统自动注释不进行高亮。一键复制会移除系统注释 
* INSERT INTO `orders` VALUES (1,3,150.50,'已支付','2024-08-23 10:01:00'),(2,7,89.20,'待支付','2024-08-23 10:03:15'),(3,12,230.00,'已支付','2024-08-23 10:05:30'),(4,2,99.90,'已发货','2024-08-23 10:07:45'),(5,15,120.00,'待发货','2024-08-23 10:10:00'),(6,21,180.50,'已支付','2024-08-23 10:12:15'),(7,4,105.80,'待支付','2024-08-23 10:14:30'),(8,18,210.00,'已支付','2024-08-23 10:16:45'),(9,6,135.20,'已发货','2024-08-23 10:19:00'),(10,10,160.00,'待发货','2024-08-23 10:21:15'),(11,1,110.50,'已支付','2024-08-23 10:23:30'),(12,22,170.80,'待支付','2024-08-23 10:25:45'),(13,8,145.20,'已发货','2024-08-23 10:28:00'),(14,16,190.00,'待发货','2024-08-23 10:30:15'),(15,11,125.50,'已支付','2024-08-23 10:32:30'),(16,19,165.20,'待支付','2024-08-23 10:34:45'),(17,5,130.00,'已发货','2024-08-23 10:37:00'),(18,20,175.80,'待发货','2024-08-23 10:39:15'),(19,13,140.50,'已支付','2024-08-23 10:41:30'),(20,14,155.20,'待支付','2024-08-23 10:43:45'),(21,9,135.50,'已发货','2024-08-23 10:46:00'),(22,23,185.80,'待发货','2024-08-23 10:48:15'),(23,17,160.50,'已支付','2024-08-23 10:50:30'),(24,12,145.20,'待支付','2024-08-23 10:52:45'),(25,3,130.00,'已发货','2024-08-23 10:55:00'),(26,8,115.50,'已支付','2024-08-23 10:57:15'),(27,19,120.20,'待支付','2024-08-23 10:59:30'),(28,6,145.50,'已发货','2024-08-23 11:01:45'),(29,14,130.20,'待支付','2024-08-23 11:04:00'),(30,5,125.50,'已支付','2024-08-23 11:06:15'),(31,21,135.20,'待支付','2024-08-23 11:08:30'),(32,7,140.50,'已发货','2024-08-23 11:10:45'),(33,16,120.20,'待支付','2024-08-23 11:13:00'),(34,10,135.50,'已支付','2024-08-23 11:15:15'),(35,2,140.20,'待支付','2024-08-23 11:17:30'),(36,12,145.20,'待支付','2024-08-23 12:00:00'),(37,15,130.20,'已支付','2024-08-23 12:02:15'),(38,20,125.50,'待发货','2024-08-23 12:04:30'),(39,17,135.20,'已支付','2024-08-23 12:06:45'),(40,4,140.50,'待支付','2024-08-23 12:09:00'),(41,10,120.20,'已发货','2024-08-23 12:11:15'),(42,13,135.50,'已支付','2024-08-23 12:13:30'),(43,18,145.20,'待支付','2024-08-23 12:15:45'),(44,6,130.20,'已发货','2024-08-23 12:18:00'),(45,11,125.50,'已支付','2024-08-23 12:20:15'),(46,19,135.20,'待支付','2024-08-23 12:22:30'),(47,5,140.50,'已发货','2024-08-23 12:24:45'),(48,20,120.20,'待支付','2024-08-23 12:27:00'),(49,17,135.50,'已支付','2024-08-23 12:29:15'),(50,4,145.20,'待支付','2024-08-23 12:31:30'),(51,10,130.20,'已发货','2024-08-23 12:33:45'),(52,13,125.50,'已支付','2024-08-23 12:36:00'),(53,18,135.20,'待支付','2024-08-23 12:38:15'),(54,6,140.50,'已发货','2024-08-23 12:40:30'),(55,11,120.20,'待支付','2024-08-23 12:42:45'),(56,19,135.50,'已支付','2024-08-23 12:45:00'),(57,5,145.20,'待支付','2024-08-23 12:47:15'),(58,20,130.20,'已发货','2024-08-23 12:49:30'),(59,17,125.50,'已支付','2024-08-23 13:01:45'),(60,4,135.20,'待支付','2024-08-23 13:04:00'),(61,10,140.50,'已发货','2024-08-23 13:06:15'),(62,13,120.20,'待支付','2024-08-23 13:08:30'),(63,18,135.50,'已支付','2024-08-23 13:10:45'),(64,6,145.20,'待支付','2024-08-23 13:13:00'),(65,11,130.20,'已发货','2024-08-23 13:15:15'),(66,19,125.50,'已支付','2024-08-23 13:17:30'),(67,5,135.20,'待支付','2024-08-23 13:19:45'),(68,20,140.50,'已发货','2024-08-23 13:22:00'),(69,17,120.20,'待支付','2024-08-23 13:24:15'),(70,4,135.50,'已支付','2024-08-23 13:26:30'),(71,10,145.20,'待支付','2024-08-23 13:28:45'),(72,13,130.20,'已发货','2024-08-23 13:31:00'),(73,18,125.50,'已支付','2024-08-23 13:33:15'),(74,6,135.20,'待支付','2024-08-23 13:35:30'),(75,11,140.50,'已发货','2024-08-23 13:37:45'),(76,19,120.20,'待支付','2024-08-23 13:40:00'),(77,5,135.50,'已支付','2024-08-23 13:42:15'),(78,20,145.20,'待支付','2024-08-23 13:44:30'),(79,17,130.20,'已发货','2024-08-23 13:46:45'),(80,4,125.50,'已支付','2024-08-23 13:49:00'),(81,10,135.20,'待支付','2024-08-23 13:51:15'),(82,13,140.50,'已发货','2024-08-23 13:53:30'),(83,18,120.20,'待支付','2024-08-23 13:55:45'),(84,6,135.50,'已支付','2024-08-23 13:58:00'),(85,11,145.20,'待支付','2024-08-23 14:00:15'),(86,19,130.20,'已发货','2024-08-23 14:02:30'),(87,5,125.50,'已支付','2024-08-23 14:04:45'),(88,20,135.20,'待支付','2024-08-23 14:07:00'),(89,17,140.50,'已发货','2024-08-23 14:09:15'),(90,4,120.20,'待支付','2024-08-23 14:11:30'),(91,10,135.50,'已支付','2024-08-23 14:13:45'),(92,13,145.20,'待支付','2024-08-23 14:16:00'),(93,18,130.20,'已发货','2024-08-23 14:18:15'),(94,6,125.50,'已支付','2024-08-23 14:20:30'),(95,11,135.20,'待支付','2024-08-23 14:22:45'),(96,19,140.50,'已发货','2024-08-23 14:25:00'),(97,5,120.20,'待支付','2024-08-23 14:27:15'),(98,20,135.50,'已支付','2024-08-23 14:29:30'),(99,17,145.20,'待支付','2024-08-23 14:31:45'),(100,4,130.20,'已发货','2024-08-23 14:34:00'),(101,10,125.50,'已支付','2024-08-23 14:36:15'),(102,13,135.20,'待支付','2024-08-23 14:38:30'),(103,18,140.50,'已发货','2024-08-23 14:40:45'),(104,16,120.20,'待支付','2024-08-23 14:43:00'),(105,12,135.50,'已支付','2024-08-23 14:45:15'),(106,3,145.20,'待支付','2024-08-23 14:47:30'),(107,8,130.20,'已发货','2024-08-23 14:49:45'),(108,19,125.50,'已支付','2024-08-23 14:52:00'),(109,6,135.20,'待支付','2024-08-23 14:54:15'),(110,14,140.50,'已发货','2024-08-23 14:56:30'),(111,10,120.20,'待支付','2024-08-23 14:58:45'),(112,13,135.50,'已支付','2024-08-23 15:01:00'),(113,18,145.20,'待支付','2024-08-23 15:03:15'),(114,6,130.20,'已发货','2024-08-23 15:05:30'),(115,11,125.50,'已支付','2024-08-23 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16:46:45'),(160,4,120.20,'待支付','2024-08-23 16:49:00'),(161,10,135.50,'已支付','2024-08-23 16:51:15'),(162,13,145.20,'待支付','2024-08-23 16:53:30'),(163,18,130.20,'已发货','2024-08-23 16:55:45'),(164,6,125.50,'已支付','2024-08-23 16:58:00'),(165,11,135.20,'待支付','2024-08-23 17:00:15'),(166,19,140.50,'已发货','2024-08-23 17:02:30'),(167,5,120.20,'待支付','2024-08-23 17:04:45'),(168,20,135.50,'已支付','2024-08-23 17:07:00'),(169,17,145.20,'待支付','2024-08-23 17:09:15'),(170,4,130.20,'已发货','2024-08-23 17:11:30'),(171,10,125.50,'已支付','2024-08-23 17:13:45'),(172,13,135.20,'待支付','2024-08-23 17:16:00'),(173,18,140.50,'已发货','2024-08-23 17:18:15'),(174,6,120.20,'待支付','2024-08-23 17:20:30'),(175,11,135.50,'已支付','2024-08-23 17:22:45'),(176,19,145.20,'待支付','2024-08-23 17:25:00'),(177,5,130.20,'已发货','2024-08-23 17:27:15'),(178,20,125.50,'已支付','2024-08-23 17:29:30'),(179,17,135.20,'待支付','2024-08-23 17:31:45'),(180,4,140.50,'已发货','2024-08-23 17:34:00'),(181,10,120.20,'待支付','2024-08-23 17:36:15'),(182,13,135.50,'已支付','2024-08-23 17:38:30'),(183,18,145.20,'待支付','2024-08-23 17:40:45'),(184,6,130.20,'已发货','2024-08-23 17:43:00'),(185,11,125.50,'已支付','2024-08-23 17:45:15'),(186,19,135.20,'待支付','2024-08-23 17:47:30'),(187,5,140.50,'已发货','2024-08-23 17:49:45'),(188,20,120.20,'待支付','2024-08-23 17:52:00'),(189,17,135.50,'已支付','2024-08-23 17:54:15'),(190,4,145.20,'待支付','2024-08-23 17:56:30'),(191,10,130.20,'已发货','2024-08-23 17:58:45'),(192,13,125.50,'已支付','2024-08-23 18:01:00'),(193,18,135.20,'待支付','2024-08-23 18:03:15'),(194,6,140.50,'已发货','2024-08-23 18:05:30'),(195,11,120.20,'待支付','2024-08-23 18:07:45'),(196,19,135.50,'已支付','2024-08-23 18:10:00'),(197,5,145.20,'待支付','2024-08-23 18:12:15'),(198,20,130.20,'已发货','2024-08-23 18:14:30'),(199,17,125.50,'已支付','2024-08-23 18:16:45'),(200,4,135.20,'待支付','2024-08-23 18:19:00'),(201,10,140.50,'已发货','2024-08-23 18:21:15'),(202,13,120.20,'待支付','2024-08-23 18:23:30'),(203,18,135.50,'已支付','2024-08-23 18:25:45'),(204,6,145.20,'待支付','2024-08-23 18:28:00'),(205,11,130.20,'已发货','2024-08-23 18:30:15'),(206,19,125.50,'已支付','2024-08-23 18:32:30'),(207,5,135.20,'待支付','2024-08-23 18:34:45'),(208,20,140.50,'已发货','2024-08-23 18:37:00'),(209,17,120.20,'待支付','2024-08-23 18:39:15'),(210,4,135.50,'已支付','2024-08-23 18:41:30'),(211,10,145.20,'待支付','2024-08-23 18:43:45');
*/

确认好数据库，点击执行

出现下面的内容就是成功了

可以查看一下表中的数据

恭喜🎉 TDSQL-C Mysql Serverless 数据库服务器准备完毕！

4.2.2 部署HAI高算力服务器

1.点击链接（https://cloud.tencent.com/product/hai）进入腾讯云 HAI 官网，点击立即使用

2.有可能会出现需要服务授权窗口，点击同意授权

3.点击新建按钮，新建服务器（费用会在新建服务器并使用后才开始计费），放心！也没有多少钱

4.根据配置需求选择算力服务器，这里我们就选择下图中的内容就好，点击立即购买

5.等待创建，需要两三分钟吧

6.创建成功后查看服务器详情

7.查看HAI算力服务器的llama对外端口

检查是否已经默认开放 6399端口，如下状态即是开放（开放的直接跳到第七步就行了）

如未开放点击新建配置进行协议配置

入站规则来源选择 all，协议输入 tcp:6399

8.这里的公网IP记录一下，后面会用到

打开浏览器访问公网IP:6399,当看到如下内容时，表示llama大模型部署成功，可以进行下一步了

4.2.3 本地python环境搭建

1.这里我使用的是 pyCharm 工具，其他IDE工具也是一样的，首先创建一个项目，可以直接使用pyCharm的虚拟环境下载python 3.10.11，不使用或者下载不成功也没有影响，如果自己本地安装的就是该版本，那么直接选用就好了。

2.如果下载失败，可以使用Anaconda创建一个新的python环境也可以：

使用Anaconda创建一个新的Python环境非常简单，可以通过Anaconda Navigator图形界面工具或者通过Anaconda Prompt（或命令行）来完成。这里我将介绍如何通过命令行的方式来创建一个新的环境，这种方式更加灵活且适合自动化操作。

步骤 1: 打开Anaconda Prompt

在Windows上，你可以通过开始菜单找到“Anaconda Prompt”并打开。

在macOS或Linux上，打开终端（Terminal）。

步骤 2: 创建新环境

指定环境名称和Python版本你可以使用以下命令来创建一个名为myenv的新环境，并指定Python版本为3.10.11：

conda create -n ai-test python=3.10.11

步骤 3: 激活新环境

在创建完环境后，你需要激活这个环境才能开始使用它：

conda activate ai-test

步骤 4: 验证环境

激活环境后，你可以通过运行python命令来检查是否正确进入到了新的环境中，并查看Python版本是否符合预期

python --version

3.在项目新建包管理文件requirements.txt，将下列内容复制进去，执行 pip install -r requirements.txt命令，安装环境所需要的包，如果有些包下载失败，则手动换源安装即可

openai
langchain
langchain-core
langchain-community
mysql-connector-python
streamlit
plotly
numpy
pandas
watchdog
matplotlib
kaleido

OK，目前为止，我们的开发环境准备完毕！

4.3 Python应用构建

4.3.1 搭建项目框架

1.新建配置文件 config.yaml，新建应用主文件 text2sql2plotly.py

4.3.2 TDSQL-C 数据库&HAI云算力配置

打开 config.yaml 文件，复制以下内容到配置文件中：

database: 
  db_user: root
  db_password: 
  db_host: 
  db_port: 
  db_name: shop

hai:
  model: llama3.1:8b
  base_url: http://:6399

这里主要分为 database 配置和 hai 的配置，可以去页面里查看，就是我上面说要记住的两个地方

database(数据库)的配置详解：

db_user: 数据库账号，默认为 root
db_password: 创建数据库时的密码
db_host: 数据库连接地址（我这里就是bj-cynosdbmysql-grp-metdj6xi.sal.tencentcdb.com）
db_port: 数据库公网端口（我这里就是20500）
db_name 创建的数据库名称，如果按手册来默认是 shop

hai 配置详解：

model 使用的大模型
base_url 模型暴露的 api 地址，是公网 ip 和端口的组合，默认 llama端口是6399

database 中填入 TDSQL-C 的相关配置，db_host、db_port可以在集群列表中找到

4.3.3 应用开发

将以下程序代码复制并保存到 text2sql2plotly.py 文件中

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlib

yaml_file_path = 'config.yaml'

with open(yaml_file_path, 'r') as file:
    config_data = yaml.safe_load(file)

#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):
    return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]


#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])

db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):
    
    schema = mysql_db.get_table_info()
    return schema
def getResult(content):
    global mysql_db
    # 数据库连接
    mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")
    # 获得 数据库中表的信息
    #mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()
    #print(mysql_db_schema)
    template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:
    {schema}
    Question: {question}
    只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:
    如果有异常抛出不要显示出来
    """
    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
    text_2_sql_chain = (
                RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)
                | prompt
                | ollama
                | StrOutputParser()
        )
    
    # 执行langchain 获取操作的sql语句
    sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})

    print(sql)
    #连接数据库进行数据的获取
    # 配置连接信息
    conn = mysql.connector.connect(
    
        host=db_host,
        port=db_port,
        user=db_user,
        password=db_password,
        database=db_name
    )
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    # 查询数据
    cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))
    info = cursor.fetchall()
    # 打印结果
    #for row in info:
        #print(row)
    # 关闭游标和数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()
    #根据数据生成对应的图表
    print(info)
    template2 = """
    以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:
    {installed_packages};
    请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：
        1.不要导入没有安装的pip包代码
        2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，
        3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,
        4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。
        5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入， 
        6.不要使用iplot等需要特定环境的代码
        7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码
        8.不需要生成注释
    data:{data}

    这是查询的sql语句与文本:

    sql:{sql}
    question:{question}
    返回数据要求:
    仅仅返回python代码，不要有额外的字符
    """
    prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)
    data_2_code_chain = (
                RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)
                | prompt2
                | ollama
                | StrOutputParser()
        )
    
    # 执行langchain 获取操作的sql语句
    code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})
    
    #删除数据两端可能存在的markdown格式
    print(code.strip("```").strip("```python"))
    exec(code.strip("```").strip("```python"))
    return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}


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# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):
    #开始ai及langchain操作
    if content:
        #进行结果获取
        result = getResult(content)
        #显示操作结果
        streamlit.write('AI生成的SQL语句:')
        streamlit.write(result['SQL'])
        streamlit.write('SQL语句的查询结果:')
        streamlit.write(result['Query'])
        streamlit.write('plotly图表代码:')
        streamlit.write(result['code'])
        # 显示图表内容（生成在getResult中）
    streamlit.image('./图表.png', width=800)