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：
包括
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。

在这里插入图片描述
选定的服务器为 serverless 的服务器
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

安装完成后，双击应用程序启动anaconda。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
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。

在这里插入图片描述

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: root
  db_password: <your-password>
  db_host: <your-host>
  db_port: <your-port>
  db_name: shop

hai:
  model: llama3.1:8b
  base_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：

在这里插入图片描述

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 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)

完成之后如图：

在这里插入图片描述

2. 构建数据库

控制台点击登录。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
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 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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
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。

包括

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。

# 人工智能 # serverless # python # mysql
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