AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技能实战营-电商可视分析

圆咕噜咕噜 · 2024-9-28 07:43:52

一、配景介绍

AI 技能的应用极大地提拔了运营服从，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势猜测等关键范畴的数据分析能力，在这种配景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析体系显得尤为关键。
本手册旨在详细指导开发者如何利用腾讯云的高性能应用服务 HAI 和TDSQL-C MySQL Serverless 版构建 AI电商数据分析体系。HAI作为一个面向AI和科学盘算的GPU应用服务产品，提供了强盛的盘算能力，使得复杂AI模型如LLM的快速摆设和运行成为可能，进而支持天然语言处理和图像生成等高级使命。与此同时，TDSQL-C MySQL版作为一款云原生关系型数据库，其100%的MySQL兼容性，以及极致的弹性、高性能和高可用性，使其成为电商业务中处理海量数据存储和查询的理想选择。
本手册将通过 Python 编程语言和基于 Langchain 的框架，逐步引导开发者完成体系的构建和摆设。
二、实验介绍

本次实验我将基于 TDSQL-C Mysql Serverless 快速搭建 AI电商数据分析体系，实现思路如下:

程序流程图设计
TDSQL-C Mysql Serverless 搭建
HAI llama 大模型摆设
开发环境搭建
AI电商数据分析体系构建

三、效果展示

（实拍）

四、实操指导

4.1 体系设计

程序流程图

4.2 环境搭建

4.2.1 购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

访问腾讯云官网申请 TDSQL-C Mysql 服务器点击链接
根据图表选择选定服务器
** 选定的服务器为 serverless 的服务器**
设置数据库密码和设置信息
点击购买即可

5. 前往数据库管理界面

管理页面中选择指定地区的 TDSQL-C Mysql 服务器
开启实例公网访问

8. 登录在线管理工具

9. 新建数据库 shop

10. 导入数据表

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 ;
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 15:07:45'),(116,19,135.20,'待支付','2024-08-23 15:10:00'),(117,5,140.50,'已发货','2024-08-23 15:12:15'),(118,20,120.20,'待支付','2024-08-23 15:14:30'),(119,17,135.50,'已支付','2024-08-23 15:16:45'),(120,4,145.20,'待支付','2024-08-23 15:19:00'),(121,10,130.20,'已发货','2024-08-23 15:21:15'),(122,13,125.50,'已支付','2024-08-23 15:23:30'),(123,18,135.20,'待支付','2024-08-23 15:25:45'),(124,6,140.50,'已发货','2024-08-23 15:28:00'),(125,11,120.20,'待支付','2024-08-23 15:30:15'),(126,19,135.50,'已支付','2024-08-23 15:32:30'),(127,5,145.20,'待支付','2024-08-23 15:34:45'),(128,20,130.20,'已发货','2024-08-23 15:37:00'),(129,17,125.50,'已支付','2024-08-23 15:39:15'),(130,4,135.20,'待支付','2024-08-23 15:41:30'),(131,10,140.50,'已发货','2024-08-23 15:43:45'),(132,13,120.20,'待支付','2024-08-23 15:46:00'),(133,18,135.50,'已支付','2024-08-23 15:48:15'),(134,6,145.20,'待支付','2024-08-23 15:50:30'),(135,11,130.20,'已发货','2024-08-23 15:52:45'),(136,19,125.50,'已支付','2024-08-23 15:55:00'),(137,5,135.20,'待支付','2024-08-23 15:57:15'),(138,20,140.50,'已发货','2024-08-23 15:59:30'),(139,17,120.20,'待支付','2024-08-23 16:01:45'),(140,4,135.50,'已支付','2024-08-23 16:04:00'),(141,10,145.20,'待支付','2024-08-23 16:06:15'),(142,13,130.20,'已发货','2024-08-23 16:08:30'),(143,18,125.50,'已支付','2024-08-23 16:10:45'),(144,6,135.20,'待支付','2024-08-23 16:13:00'),(145,11,140.50,'已发货','2024-08-23 16:15:15'),(146,19,120.20,'待支付','2024-08-23 16:17:30'),(147,5,135.50,'已支付','2024-08-23 16:19:45'),(148,20,145.20,'待支付','2024-08-23 16:22:00'),(149,17,130.20,'已发货','2024-08-23 16:24:15'),(150,4,125.50,'已支付','2024-08-23 16:26:30'),(151,10,135.20,'待支付','2024-08-23 16:28:45'),(152,13,140.50,'已发货','2024-08-23 16:31:00'),(153,18,120.20,'待支付','2024-08-23 16:33:15'),(154,6,135.50,'已支付','2024-08-23 16:35:30'),(155,11,145.20,'待支付','2024-08-23 16:37:45'),(156,19,130.20,'已发货','2024-08-23 16:40:00'),(157,5,125.50,'已支付','2024-08-23 16:42:15'),(158,20,135.20,'待支付','2024-08-23 16:44:30'),(159,17,140.50,'已发货','2024-08-23 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');

复制代码

将以上SQL复制到SQL执行窗口，确保当前数据库选中 shop

TDSQL-C Mysql Serverless 数据库服务器准备完毕！
4.2.2 摆设HAI高算力服务器

访问腾讯云 HAI 官网官网地址：
点击立即利用
点击新建按钮，新建服务器（费用会在新建服务器并利用后才开始计费）
根据设置需求选择算力服务器
检察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
如未开放点击新建设置进行协议设置
入站规则泉源选择 all，协议输入 tcp:6399
llama 大模型服务准备完毕！

本地python环境搭建

访问python官网，并下载符合自己服务器的python版本（推荐3.10.11）

下载地址

双击安装包安装python，window版本需要勾选add python to PATH
利用pip安装程序利用的依赖包文件
右键点击开始图标，选择运行，输入cmd，回车后打开终端

运行pip命令安装依赖包,请分别运行以下pip命令逐个安装

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

复制代码

4.3 应用构建

4.3.1 搭建项目框架

新建名为 workspace 文件夹进行保存项目代码
在项目文件夹（workspace）中新建设置文件 config.yaml
在项目文件夹（workspace）中新建应用主文件 text2sql2plotly.py

4.3.2 TDSQL-C 数据库&HAI云算力设置

打开 config.yaml 文件，复制以下内容到设置文件中：

database:
db_user: root
db_password: tencent_TDSQL
db_host: sh-cynosdbmysql-grp-9d8prc9o.sql.tencentcdb.com
db_port: 21919
db_name: shop
hai:
model: llama3.1:8b
base_url: http://82.156.229.112:6399

复制代码

这里重要分为 database 设置和 hai 的设置

database 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
db_port: 数据库公网端口
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

复制代码

hai base_url将实例的ip进行更换，ip可以在HAI的控制台-> 算力管理中找到

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}
# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 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)

复制代码

4.3.4 运行程序并测试效果

打开终端执行以下命令

4.4 效果展示

输入：查询一下每类商品的名称和对应的贩卖总额测试效果

推荐的几个查询操纵：
友谊提示：如今不可能做到每次查询都完全没题目，这个取决于多方面的因素：
比方：大语言模型(llm)的模型巨细、查询形貌的正确性（歧义等沟通题目）等
查询每个用户账号的名称和长度
查询一下每类商品的名称和对应的贩卖总额
查询出用户赵强的已付出订单的总额和未付出订单的总额数据
五、清理资源

5.1 删除TDSQL-C Serverless

点击退还实例，退还后实例会在接纳站中

点击接纳站即可看到已被退还的实例，为了数据安全，实例默认会在接纳站中保留3天，如不需要可以进行立即开释

5.2 删除 HAI 算力

六、实验小结

在本次实验中，我们乐成地利用了腾讯云的 TDSQL-C MySQL Serverless 和高性能应用服务HAI，构建了一个高效、可扩展的AI电商数据分析体系。以下是实验的关键成果和学习点：
云原生数据库的上风：通过利用TDSQL-C MySQL Serverless，我们体验了云原生数据库在处理大规模数据时的弹性和高性能，这对于电商数据分析尤为重要。
GPU加速的AI模型：HAI提供的GPU加速能力明显提拔了AI模型的练习和推理速度，使得体系能够快速相应市场变革和用户需求。
实战演练的代价：通过具体的案例研究，开发者不仅理解了理论知识，还通过实际操纵加深了对体系功能的认识。
持续学习与改进：实验的总结也指出了体系可能存在的局限性和改进空间，鼓励开发者持续学习最新的技能和方法，以不断优化和升级体系。
随着技能的不断进步，我们等待在将来的实验中探索更多的创新可能性，末了也欢迎各人一起来探索 TDSQL-C Serverless + AI 更多的场景，为产业赋能！

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