通义千问连mysql
时间: 2025-02-14 10:11:36 浏览: 85
为了实现通义千问与MySQL数据库之间的连接,可以采用分层架构设计。具体来说,在应用层面通过Python作为桥梁来完成这一过程。
### Python脚本连接MySQL
构建一个基于Python的应用程序负责处理来自通义千问的数据请求并将其转发给MySQL数据库。这里展示一段用于建立这种链接的基础代码:
```python
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
db_user = "root"
db_password = "12345678"
db_host = "IP"
db_port = "3306"
db_name = "demo"
# 创建SQLAlchemy引擎对象以便后续操作
engine = create_engine(f'mysql+pymysql://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}')
connection = engine.connect()
```
这段代码展示了如何利用`sqlalchemy`库创建一个持久化的会话通道至指定的MySQL实例[^1]。
### 集成通义千问API接口
对于想要集成阿里云开发的大规模预训练模型——通义千问而言,则需额外引入HTTP客户端工具发送RESTful API调用获取自然语言理解服务的结果。下面是一个简单的例子说明怎样发起这样的请求并将返回的信息存入先前定义好的MySQL表单内:
```python
import requests
import json
def get_qwen_response(prompt):
url = 'https://api.qwen.com/v1/chat/completions'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' # 替换成自己的API Key
}
data = {"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
prompt_text = input("请输入问题:")
response_content = get_qwen_response(prompt_text)
df = pd.DataFrame({'question':[prompt_text], 'answer':[response_content]})
df.to_sql('qa_records', con=engine, if_exists='append', index=False)
```
上述片段实现了从接收用户输入直到最终把问答记录存储回关系型数据库整个流程自动化[^2]。
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