【AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】基于Langchain的电商可视化分析

人工智能技术的飞速发展已深刻影响电商行业，显著提升了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场预测等领域的效率。构建一个高效的AI驱动电商数据分析平台已成为行业的核心需求。本文里，我们将使用腾讯云的高性能应用平台 HAI（专为AI和科学计算设计的高性能应用服务）和TDSQL-C MySQL Serverless版，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。HAI提供强大的GPU计算支持，使复杂的AI模型（如大语言模型LLM）部署更加便捷；而TDSQL-C MySQL Serverless是一款高度弹性的云数据库，完全兼容MySQL协议，特别适合处理电商业务中的海量数据。我们将使用Python和Langchain框架，快速搭建这一系统。

一、实现目标

我们将结合TDSQL-C MySQL Serverless数据库和HAI GPU算力平台，构建一个AI驱动的电商数据分析系统，实现数据的可视化分析，根据现有的电商数据，利用AI分析和输出高可用的可视化图标，更加直观的反应数据背后蕴藏的问题。

目标输出如图：

以下是本次操作流程的关键步骤：

① 系统架构设计：规划整体设计方案。
② 环境搭建：配置数据库和AI模型部署环境。
③ 应用开发：实现AI驱动的数据分析功能。
④ 效果展示：展示分析结果和可视化图表。

二、环境搭建

1. 配置TDSQL-C MySQL Serverless数据库

登录腾讯云官网，购买TDSQL-C MySQL Serverless实例。

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选定的服务器为 serverless 的服务器

选择按量计费。

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设置数据库密码。

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选择大小写不敏感。

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点击立即购买。

购买成功后，进入控制台。

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开启公网访问。

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2. 部署HAI高性能计算平台

登录腾讯云HAI平台，选择合适的GPU服务器。

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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）

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根据配置需求选择算力服务器，选择GPU基础型即可。

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查看HAI算力服务器的llama对外端口。

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检查是否已经默认开放 6399端口，如下状态即是开放。

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访问公网ip的6399端口，如：82.156.50.136:6399，出现如下文字的页面显示，说明启动成功。

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3. 搭建本地Python开发环境

下载并安装 Python 3.10.X 版本。

这里我推荐大家下anaconda，使用anaconda可以实现不同版本python的环境隔离，不容易导致版本错误，和包之间的冲突，官网下载即可。

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安装完成后，双击应用程序启动anaconda。

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新建一个python3.10.x的环境。

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点击类似播放键的按钮，启动环境，会弹出一个命令行窗口，后面所输的命令都会在这个独立的环境里运行。

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运行pip命令安装依赖包，这些是我们后面步骤中的必要的Python库。

通过pip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

如果安装过程中失败，极有可能是网络问题，可以通过命令换国内下载源。

三、应用开发

1. 新建python项目

建立项目文件夹WorkSpace，用于保存项目代码。

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在项目根目录下创建config.yaml，用于存放数据库和HAI平台的配置信息。

config.yaml 示例：

database:db_user: rootdb_password: <your-password>db_host: <your-host>db_port: <your-port>db_name: shophai:model: llama3.1:8bbase_url: http://<hai-ip>: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。

我的配置如图：

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在项目文件夹（workspace）中新建文件 text2sql2plotly.py，作为主应用程序文件。

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 matplotlibyaml_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)

完成之后如图：

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2. 构建数据库

控制台点击登录。

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输入账号密码登录。

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登录后是可视化数据库界面。

新建数据库 shop 。

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点击 SQL 窗口，导入数据库。

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数据库 SQL 代码如下：

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 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数据导入后如图：

在这里插入图片描述

3. 运行和测试

在终端中运行以下命令运行项目：

streamlit run text2sql2plotly.py

在这里插入图片描述

运行成功后，浏览器访问：http://localhost:8501

效果如图：

在这里插入图片描述
我们输入查询请求，例如“展示过去一个月各类别商品的销售情况”，查看生成的SQL语句、查询结果和可视化图表。

RUNNING表示正在运行，稍作等待。

在这里插入图片描述

运行效果如图：

在这里插入图片描述

四、操作总结

通过以上步骤，我们实现了基于电商数据的可视化分析。系统能够根据用户的自然语言输入，自动生成SQL查询，获取数据库中的相关数据，并以图表形式展示。例如：

查询请求：展示2023年第三季度各商品类别的销售总额。

生成的SQL语句：

SELECT category, SUM(sales) FROM sales_data
WHERE sale_date BETWEEN '2023-07-01' AND '2023-09-30'
GROUP BY category;

数据可视化：生成柱状图，直观展示各类别的销售总额。

本次操作，我们成功演示了如何结合TDSQL-C MySQL Serverless和HAI平台，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。

主要收获包括：

弹性高效的数据库服务：TDSQL-C MySQL Serverless能够灵活处理电商业务中的大量数据，提供高可用性和弹性扩展能力。
AI赋能的数据分析：利用HAI平台的GPU加速和LLM模型，实现了自然语言到SQL的转换，简化了数据查询流程。
直观的数据可视化：通过Python和Plotly，构建了易于理解的图表，提升了数据分析的直观性。

未来，我们将继续探索TDSQL-C Serverless与AI技术的深度融合，发掘更多应用场景，为行业发展注入新动力。