【腾讯云】AI驱动TDSQL-C Serveress 数据库技术实战营-如何是从0到1体验电商可视化分析小助手得统计功能，一句话就能输出目标统计图

欢迎来到《小5讲堂》
这是《腾讯云》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。
温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！

目录

• 背景
• 效果图
• 流程图
• 创建数据库

• 基本信息
• 数据库配置
• 设置密码
• 控制台
• 开启公网访问
• 登录管理工具
• 新建数据库
• 新建表
• 表和数据SQL

• 部署算力服务器

• 基本信息
• 选择应用
• 应用详情
• 查看HAI

• 本地python环境搭建

• 下载地址
• 安装依赖

• 构建应用

• 搭建项目框架
• 配置文件代码
• 详细说明
• 应用开发代码
• 运行和效果

• 踩坑经验

• 未找到模块
• 未找到表

• 输出效果

背景

AI 技术的应用极大地提升了运营效率，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预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。
基于这个背景下，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电商数据分析系统。HAI作为一个面向AI和科学计算的GPU应用服务产品，提供了强大的计算能力，使得复杂AI模型如LLM的快速部署和运行成为可能，进而支持自然语言处理和图像生成等高级任务。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。
让我们一起探索下，TDSQL数据库是如何与HAI结合通过一句话就能输出统计目标图？
下面将通过 Python 编程语言和基于 Langchain 的框架，逐步完成系统的构建和部署。

效果图

下面展示的就是本次完成部署后网页端输出的统计数据效果图。

流程图

创建数据库

基本信息

云原生数据库 TDSQL-C（Cloud Native Database TDSQL-C）简称 TDSQL-C。
TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。
融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL，实现超百万级 QPS 的高吞吐，海量分布式智能存储，保障数据安全可靠。

数据库配置

访问腾讯云官网申请 TDSQL-C Mysql 服务器

实例形态选择Serverless，数据库引擎选择MySql。

其他按默认，也可以根据自己情况选择，私有网络第一次使用可以留空，创建完成后会自动生成。

数据库版本博主这里选择MySQL8.0，其他都是默认选项。

设置密码

管理员账号名默认就是root，密码这个需要自己设置和记住，后续就是要使用。

高级配置这里的表名大小写选择不敏感，其他都是默认选择。

控制台

完成上面操作后，可以在数据库控制台查看相关信息。

控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/cynosdb/mysql/ap-shanghai/cluster/cynosdbmysql-58ufm8lc/detail

开启公网访问

鼠标移动到红色框区域就会有一个开启的按钮，点击就会生成主机和端口信息。

登录管理工具

点击右上角的登录

账号就是前面默认的root，密码就是刚刚自己设置的值。

新建数据库

这里博主命名新建的数据库名称为shop，当然自己实际业务进行命名。

熟悉mysql的朋友，估计看到这些操作都很熟悉了。

新建表

选择刚刚创建好的shop数据库，然后点击SQL窗口，在窗口输入执行的SQL，最后点击【执行】按钮。

表和数据SQL

这里提供一份示例SQL表和数据。
下面语句会执行创建三张表，ecommerce_sales_stats、users、orders

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','[e-mail]','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','[e-mail]','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','[e-mail]','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','[e-mail]','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','[e-mail]','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','[e-mail]','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','[e-mail]','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','[e-mail]','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','[e-mail]','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(10,'吴敏','wumin','[e-mail]','hashed_password_10','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(11,'郑伟','zhengwei','[e-mail]','hashed_password_11','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(12,'冯婷','fengting','[e-mail]','hashed_password_12','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(13,'蔡明','caiming','[e-mail]','hashed_password_13','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(14,'潘雪','panxue','[e-mail]','hashed_password_14','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(15,'蒋磊','jianglei','[e-mail]','hashed_password_15','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(16,'陆佳','lujia','[e-mail]','hashed_password_16','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(17,'邓超','dengchao','[e-mail]','hashed_password_17','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(18,'任丽','renli','[e-mail]','hashed_password_18','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(19,'彭涛','pengtao','[e-mail]','hashed_password_19','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(20,'方圆','fangyuan','[e-mail]','hashed_password_20','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(21,'段飞','duanfei','[e-mail]','hashed_password_21','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(22,'雷鸣','leiming','[e-mail]','hashed_password_22','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(23,'贾玲','jialing','[e-mail]','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 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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');

部署算力服务器

访问腾讯云 HAI 官网：https://cloud.tencent.com/product/hai 控制台：https://console.cloud.tencent.com/hai/instance?rid=8

基本信息

高性能应用服务(Hyper Application Inventor，HAI)是一款面向AI、科学计算的GPU算力服务产品，提供即插即用的澎湃算力与常见环境。

助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用，原生集成配套的开发工具与组件，大幅提高应用层的开发生产效率。

选择应用

点击界面的新建。

选择社区应用，以及选择Llama3.1 8B大模型，其他都是默认选择就行。

应用详情

感兴趣的小伙伴可以点击查看此应用的详细信息。

地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/2439066

查看HAI

完成上面步骤后，可以在算力管理查看，再点击服务器名称进入详情界面。

确保6399端口是开放

如果未配置，则可以新建一个。

本地python环境搭建

下载地址

访问python官网：https://www.python.org/downloads/release/python-31011/ 下载符合自己服务器的python版本（推荐3.10.11）

双击安装包安装python，window版本需要勾选add python to PATH

安装依赖

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

如果上面安装速度比较慢，那么可以考虑使用国内镜像。
这里要特别注意，是小写 -i，不能是大写。

国内比较速度相对比较快的PyPI源库
1、清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（推荐）
2、阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
3、豆瓣：http://pypi.douban.com/simple

===例子===
pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下面是博主使用清华大学的镜像

pip install openai -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain-core -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install langchain-community -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install mysql-connector-python  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install streamlit  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install plotly -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（用清华镜像可以，并且注意是小写i，不是大写I）
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install watchdog -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install kaleido -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

构建应用

搭建项目框架

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

配置文件代码

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

• database配置说明

数据库读写示例：https://console.cloud.tencent.com/cynosdb/mysql/ap-shanghai/cluster/cynosdbmysql-58ufm8lc/detail

• hai配置说明

详细说明

这里主要分为 database 配置 和 hai 的配置

• 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

应用开发代码

复制下面代码，可以不用进行任何代码的改动，直接运行就可以使用。

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)

运行和效果

打开终端执行以下命令

streamlit run text2sql2plotly.py

页面效果图

踩坑经验

完成所有依赖安装后，运行发现出现下面报错，这个时候就需要安装下下面

未找到模块

pip install setuptools

未找到表

这里出现未找到表，其实是大模型幻觉问题，多运行几次就好

输出效果

输入：查询一下每类商品的名称和对应的销售总额

• 测试效果
  

整体体验下来，还是非常不错的。可以看到腾讯云TDSQL在线创建非常方便快捷，完全不用再像当年一样，要在服务器创建数据库。
同时部署HAI算力服务器也非常简单，完成应用运行后，直接就是一句话就能帮我们统计需要的图表数据，真正开始智能化方向发展。
AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手，值得拥有，感兴趣的小伙伴，快来体验吧！