ModelScope大模型怎么跟本地的数据库关联起来查询本地数据库的数据？

要将ModelScope大模型与本地数据库关联起来，以查询本地数据库的数据，可以按照以下步骤操作。这些步骤结合了知识库中的相关内容，确保实现过程清晰且专业。

1. 准备本地数据库

在开始之前，需要确保本地数据库已正确配置并包含所需数据。以下是关键点： - 数据库连接信息：确保数据库的URL、用户名和密码正确无误。 - MySQL连接格式为：jdbc:mysql://host:port/db_name - PostgreSQL连接格式为：jdbc:postgresql://host:port/db_name - 注意：host不能是localhost，必须是公网可访问地址。 - IP白名单配置：如果数据库有访问IP限制，需将ModelScope服务所在的公网IP（如39.107.142.91）添加到数据库的白名单中。

2. 部署ModelScope推理服务

通过容器服务Kubernetes版（ACK）部署ModelScope推理服务，具体步骤如下： 1. 部署推理服务： - 使用ACK部署ModelScope推理服务，并确保服务运行在具有GPU资源的节点上。 - 验证服务状态是否为Running，并确认其已准备就绪接受请求。 2. 验证推理服务： - 在本地环境与推理服务之间建立端口转发。 - 发送测试请求，例如： bash curl -XPOST http://localhost:8000/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"text_input": "查询最畅销的3个商品", "parameters": {"stream": false}}' - 确保推理服务能够正常返回结果。

3. 将ModelScope生成的SQL语句应用于本地数据库

ModelScope大模型可以根据用户问题生成SQL语句，但需要将其与本地数据库结合使用。以下是具体操作步骤：

3.1 获取SQL语句

• ModelScope生成的SQL语句通常会通过API返回，例如：

  {
  "sql": "SELECT p.product_name, SUM(o.quantity) AS total_sold FROM products p JOIN orders o ON p.product_id = o.product_id GROUP BY p.product_name ORDER BY total_sold DESC LIMIT 3;"
  }
  

  • 优化提示：如果生成的SQL不符合预期，可以通过补充数据表描述或列schema信息来改进。

3.2 执行SQL语句

• 在可信环境中连接本地数据库并执行SQL语句。以下是一个Java代码示例：

  public void executeSql(String sql) {
    String URL = "jdbc:mysql://<host>:<port>/<db_name>"; // 替换为实际数据库连接信息
    String USER = "<username>"; // 替换为数据库用户名
    String PASSWORD = "<password>"; // 替换为数据库密码
  
    try (Connection conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASSWORD);
         Statement stmt = conn.createStatement();
         ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
  
        while (rs.next()) {
            System.out.println(rs.getString("product_name") + ": " + rs.getInt("total_sold"));
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
  }
  

  • 注意事项：
  • 确保数据库驱动已正确引入，例如MySQL驱动：

    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>8.0.33</version>
    </dependency>
    

4. 数据存储与清理策略

为了长期管理和分析对话数据，建议将ModelScope生成的SQL语句及查询结果存储到本地数据库中。以下是推荐的最佳实践： 1. 创建本地数据库表： - 创建一个表用于存储对话数据，例如： sql CREATE TABLE query_logs ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '用户ID', thread_id VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '对话线程ID', sql_query TEXT NOT NULL COMMENT '生成的SQL语句', query_result TEXT COMMENT '查询结果', created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间' ); 2. 定期清理过期数据： - 设置TTL（Time to Live）策略，删除超过指定天数未活跃的对话记录。例如： sql DELETE FROM query_logs WHERE created_at < NOW() - INTERVAL 7 DAY;

5. 结合AAT进行高级分析（可选）

如果需要进一步利用AI推理结果，可以将生成的SQL查询结果存储到AAT（AI Augmented Table）中。以下是操作步骤： 1. 创建AAT表： - 在PolarDB中创建一个包含AI推理结果的表，例如： sql CREATE TABLE ai_results ( product_name VARCHAR(255), total_sold INT, prediction_result TEXT COMMENT 'AI推理结果' ); 2. 写入推理结果： - 将SQL查询结果与AI推理结果合并后写入AAT表，例如： sql INSERT INTO ai_results (product_name, total_sold, prediction_result) SELECT p.product_name, SUM(o.quantity), ai.result FROM products p JOIN orders o ON p.product_id = o.product_id LEFT JOIN ai_model ai ON p.product_id = ai.product_id GROUP BY p.product_name ORDER BY total_sold DESC LIMIT 3;

重要提醒

• 安全性：确保数据库连接信息（如URL、用户名、密码）不泄露，避免使用默认值或弱密码。
• 性能优化：对于复杂查询，建议对相关列添加索引以提升查询效率。
• 日期格式：数据库中的日期列建议使用YYYY-MM-DD格式，并在列描述中明确标注。

通过以上步骤，您可以成功将ModelScope大模型与本地数据库关联起来，实现智能化的数据查询与分析。