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

目录

• 一、背景介绍
• 二、实验介绍
• 三、效果展示
• 四、实操指导
• • 4.1 系统设计- 4.2 环境搭建- - 4.2.1 购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例- 4.2.2 部署HAI高算力服务器- 本地python环境搭建- 4.3 应用构建- - 4.3.1 搭建项目框架- 4.3.2 TDSQL-C 数据库&HAI云算力配置- 4.3.3 应用开发- 4.3.4 运行程序并测试效果- 4.4 效果展示
• 五、清理资源
• • 5.1 删除TDSQL-C Serverless- 5.2 删除 HAI 算力
• 六、实验小结

一、背景介绍

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。

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。

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系统的构建和部署。

二、实验介绍

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

• 程序流程图设计
• TDSQL-C Mysql Serverless 搭建
• HAI llama 大模型部署
• 开发环境搭建
• AI电商数据分析系统构建

三、效果展示

（实拍）

四、实操指导

4.1 系统设计

程序流程图

4.2 环境搭建

4.2.1 购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

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

5. 前往数据库管理界面

1. 管理页面中选择指定区域的 TDSQL-C Mysql 服务器
2. 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

CREATETABLE`ecommerce_sales_stats`(`category_id`intNOTNULLCOMMENT'分类ID（主键）',`category_name`varchar(100)NOTNULLCOMMENT'分类名称',`total_sales`decimal(15,2)NOTNULLCOMMENT'总销售额',`steam_sales`decimal(15,2)NOTNULLCOMMENT'Steam平台销售额',`offline_sales`decimal(15,2)NOTNULLCOMMENT'线下实体销售额',`official_online_sales`decimal(15,2)NOTNULLCOMMENT'官方在线销售额',PRIMARYKEY(`category_id`))ENGINE=INNODBDEFAULTCHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1COMMENT='电商分类销售统计表';INSERTINTO`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);CREATETABLE`users`(`user_id`intNOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'用户ID（主键，自增）',`full_name`varchar(100)NOTNULLCOMMENT'用户全名',`username`varchar(50)NOTNULLCOMMENT'用户名',`email`varchar(100)NOTNULLCOMMENT'用户邮箱',`password_hash`varchar(255)NOTNULLCOMMENT'用户密码的哈希值',`created_at`datetimeDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',`updated_at`datetimeDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新时间',`is_active`tinyint(1)DEFAULT'1'COMMENT'是否激活',PRIMARYKEY(`user_id`),UNIQUEKEY`email`(`email`))ENGINE=INNODBAUTO_INCREMENT=1DEFAULTCHARSET=utf8mb4  COMMENT='用户表';INSERTINTO`users`VALUES(1,'张伟','zhangwei','[email protected]','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','[email protected]','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','[email protected]','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','[email protected]','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','[email protected]','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','[email protected]','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','[email protected]','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','[email protected]','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','[email protected]','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 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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');

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 部署HAI高算力服务器

1. 访问腾讯云 HAI 官网 官网地址：
2. 点击立即使用
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）
4. 根据配置需求选择算力服务器
5. 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:6399llama 大模型服务准备完毕！

本地python环境搭建

1. 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

1. 双击安装包安装python，window版本需要勾选add python to PATH
2. 使用pip安装程序使用的依赖包文件 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

4.3 应用构建

4.3.1 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

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: 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

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
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

hai base_url将实例的ip进行替换，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
    #forrow 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)

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销售总额 测试效果

推荐的几个查询操作：

友情提示：目前不可能做到每次查询都完全没问题，这个取决于多方面的因素：

例如：大语言模型(llm)的模型大小、查询描述的准确性（歧义等沟通问题）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销售总额
查询出用户赵强的已支付订单的总额和未支付订单的总额数据

五、清理资源

5.1 删除TDSQL-C Serverless

点击退还实例，退还后实例会在回收站中

点击回收站即可看到已被退还的实例，为了数据安全，实例默认会在回收站中保留3天，如不需要可以进行立即释放

5.2 删除 HAI 算力

六、实验小结

在本次实验中，我们成功地利用了腾讯云的 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电商数据分析系统。以下是实验的关键成果和学习点：

云原生数据库的优势：通过使用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加速能力显著提升了AI模型的训练和推理速度，使得系统能够快速响应市场变化和用户需求。

实战演练的价值：通过具体的案例研究，开发者不仅理解了理论知识，还通过实际操作加深了对系统功能的认识。

持续学习与改进：实验的总结也指出了系统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术和方法，以不断优化和升级系统。

随着技术的不断进步，我们期待在未来的实验中探索更多的创新可能性，最后也欢迎大家一起来探索 TDSQL-C Serverless + AI 更多的场景，为产业赋能！