【ChatBI】超轻量Python库Vanna快速上手，对接oneapi

机器玄学实践者2024-06-24 21:44

oneapi 准备

首先确保你有oneapi ，然后申请 kimi的api

需要去Moonshot AI - 开放平台

然后添加一个api key

然后打开oneapi的渠道界面，添加kimi。

然后点击测试，如果能生成响应时间，就是配置正确。

然后创建令牌 http://xxx:3000/token , 模型名是moonshot-v1-8k

然后复制token ， token是sk开头的一串密码。

其他平台接入也是类似操作，不懂的读者可以留言评论。

Vanna安装使用

pip install vanna就可以了

然后执行以下代码。

python 复制代码

from openai import OpenAI
from vanna.openai.openai_chat import OpenAI_Chat
from vanna.chromadb.chromadb_vector import ChromaDB_VectorStore
# zhipu
from zhipuai import ZhipuAI

# oneapi kimi
url,API_KEY,model_name =  "http://10.106.153.12:3002/v1",'sk-NykXx0lml5gnMy6gEe8bA114BbB644C398Ac0d8b5a123d48','moonshot-v1-8k'

client = OpenAI(
    api_key=API_KEY,
    base_url=url,
)
def single_query(query):
  return [{"role": "user", "content": query}]

def qwen_chat(client,model,history):
  # create a chat completion temperature=0.9,
  completion = client.chat.completions.create(
    model=model, max_tokens=512,
    messages=history
  )
  return completion.choices[0].message.content
# print the completion
# 用这一行测试是否能正常访问 oneapi的接口
# print(qwen_chat(client,model_name,single_query('你好')))


class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):
    def __init__(self, client=None, config=None):
        ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)
        OpenAI_Chat.__init__(self, client=client, config=config)


vn = MyVanna(client=client, config={"model": model_name})
#vn.max_tokens = 1000
vn.temperature = 1
vn.train(ddl="""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',
    username VARCHAR(50) COMMENT '用户名',
    email VARCHAR(100) COMMENT '电子邮件',
    age INT COMMENT '年龄',
    gender VARCHAR(10) COMMENT '性别（男/女）',
    city VARCHAR(50) COMMENT '城市'
) COMMENT='用户信息表' CHARACTER SET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
""")
res = vn.generate_sql('男性用户有多少个')


print('\n\n')

print({'sql':res })

vanna的优势是可以直接生成sql，不需要访问你的数据表。只需要sql 建表信息，或者是一些已有的sql ，它可以从已有的sql中进行学习。