AI大模型探索之路-应用篇17，GLM大模型-大数据自助查询平台架构实践，AI大模型探索之路，GLM大模型在大数据自助查询平台架构的实践应用，AI大模型探索之路，GLM在大数据自助查询平台架构的实践与应用探索第17篇

摘要：本篇文章探讨了AI大模型探索之路中的GLM大模型在大数据自助查询平台架构的实践应用。文章介绍了GLM大模型的优势及其在大数据自助查询平台中的应用，包括提高查询效率、优化数据处理等方面。文章总结了实践过程中的经验和教训，为读者提供了关于如何在大数据自助查询平台中应用GLM大模型的参考。

随着大数据时代的来临，企业拥有庞大的数据资产，如何高效利用这些数据以支持产品设计和数据分析成为关键，传统的工作流程中，技术人员和非技术人员之间因角色分工和专业壁垒常存在沟通障碍，为解决这一问题，强大的大模型技术应运而生，它们能够理解复杂的自然语言查询，并与现有的数据处理工具无缝集成，从而极大地提高工作效率，本文将详细介绍GLM大模型在大数据自助查询平台架构中的应用实践，包括技术设计、本地知识库准备、核心代码落地等方面的内容，旨在为相关领域的研究和实践提供参考。

技术架构设计

在大数据自助查询平台中，用户通过输入查询信息，LLM（大模型）基于本地知识库生成SQL语句，这些语句通过不同的Funcation Call（函数调用）来调用不同的数据服务，每个Funcation call都封装了特定的数据服务调用，如MySQL、Hive、Spark、Flink等。

本地知识库准备

为了支持LLM的数据查询，需要进行本地知识库的准备工作，这包括数据字典的创建和整理，包含需要查询的数据库、表、字段的所有信息，还需进行数据服务的开发，如MySQL、Hive、Spark和Flink等服务的安装与配置。

安装与配置数据库：

1、安装MySQL数据库。

2、启动MySQL数据库服务。

3、登录MySQL数据库。

4、创建数据库用户并授权。

5、创建数据库用于存储信息。

数据准备：

创建数据库表并插入样本数据。

SQL服务封装：

封装SQL执行函数，将传入的SQL代码在MySQL环境中运行并返回结果。

核心代码落地

在核心代码落地阶段，主要工作包括接收前端用户的输入信息，LLM基于本地知识库生成SQL语句，根据提示和描述信息的相关性，通过Funcation Call调用不同的数据服务，并返回结果给前端用户。

模型加载：从Hugging Face加载分词器模型和大模型。

本地知识库读取：将数据库、表、字段等数据字典信息整理成Markdown文件。

Function Call函数封装：对sql_inter函数进行封装，用于执行SQL代码并获取结果。

工具函数封装：封装一个能够自动执行外部函数调用的聊天模型函数。

调用查询测试：对封装好的函数进行调用并测试其功能。

结束思考

1、大模型的稳定性是其应用中的关键，需在功能设计时充分考虑并予以重视。

2、本地知识库的丰富和优化对于提升大模型的应用效果至关重要，采用微调策略，可以提升大模型的理解力和应用效果。

更多专栏系列文章：AIGC-AI大模型探索之路，希望这篇文章能对您有所启发，若有所收获，请关注并支持我们的工作，若有不足之处，恳请指正。