[置顶] VB实现SFTP下载和上传的功能
posted @ 2015-06-11 11:13 不悔梦归处 阅读(2771) 评论(1) 推荐(0)
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要实现通过自然语言查询本地MES数据库中的实时生产数据,可以按照以下架构实现:
```mermaid
```
graph TD A[用户输入] --> B{NLP解析} B --> C[SQL生成] C --> D[安全验证] D --> E[数据库查询] E --> F[结果处理] F --> G[自然语言输出]
以下是具体实现方案:
1. 系统架构搭建
```python # config.yaml database: type: mysql host: 192.168.1.100 port: 3306 user: mes_user password: secure_password dbname: production_db allowed_tables: ["work_orders", "production_lines"] max_rows: 1000 model: local_path: /models/deepseek-chat-7b device: cuda:0 max_length: 512 ```
2. 核心处理模块
```python
import torch from sqlalchemy import create_engine, MetaData from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM class MESQueryProcessor: def __init__(self, config_path): # 初始化数据库连接 self.db_engine = create_engine( f"{config['database']['type']}://{config['database']['user']}:{config['database']['password']}" f"@{config['database']['host']}:{config['database']['port']}/{config['database']['dbname']}" ) self.metadata = MetaData() self.metadata.reflect(bind=self.db_engine) # 加载本地模型 self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config['model']['local_path']) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( config['model']['local_path'], device_map=config['model']['device'], torch_dtype=torch.float16 ) # 构建Schema提示 self.schema_prompt = self._build_schema_prompt() def _build_schema_prompt(self): """生成数据库结构描述""" schema_info = [] for table in self.metadata.tables.values(): if table.name in config['database']['allowed_tables']: columns = [f"{col.name} ({str(col.type)})" for col in table.columns] schema_info.append(f"表 {table.name}: {', '.join(columns)}") return "\n".join(schema_info) def generate_sql(self, question): """生成安全的SQL查询""" prompt = f""" 数据库结构: {self.schema_prompt} 请将以下问题转换为安全且符合规范的SQL查询: Q: {question} A: SELECT """ inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.model.device) outputs = self.model.generate( inputs.input_ids, max_length=config['model']['max_length'], temperature=0.1, num_return_sequences=1 ) generated_sql = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return self._sanitize_sql(generated_sql) def _sanitize_sql(self, sql): """SQL安全过滤""" # 删除危险操作 forbidden_keywords = ['INSERT', 'UPDATE', 'DELETE', 'DROP', 'TRUNCATE'] for keyword in forbidden_keywords: if keyword in sql.upper(): raise SecurityError(f"检测到非法操作: {keyword}") # 限制返回行数 if 'LIMIT' not in sql.upper(): sql += f" LIMIT {config['database']['max_rows']}" return sql def execute_query(self, sql): """执行查询并格式化结果""" with self.db_engine.connect() as conn: result = conn.execute(sql) columns = result.keys() data = result.fetchall() return {"columns": columns, "data": data} def process_query(self, question): """完整处理流程""" try: generated_sql = self.generate_sql(question) query_result = self.execute_query(generated_sql) return self.format_response(query_result) except Exception as e: return f"查询失败: {str(e)}" def format_response(self, result): """结果自然语言化""" columns = result['columns'] data = result['data'] # 生成自然语言描述 summary = f"找到 {len(data)} 条记录:\n" summary += ", ".join(columns) + "\n" # 添加关键数据示例 for row in data[:3]: summary += " | ".join(str(x) for x in row) + "\n" if len(data) > 3: summary += f"...(共 {len(data)} 条)" return summary # 初始化处理器 processor = MESQueryProcessor("config.yaml") ```
3. 安全防护层实现
```python
from sqlparse import parse, tokens from sqlparse.sql import IdentifierList, Identifier class SQLValidator: @staticmethod def validate(sql): """多层SQL验证""" parsed = parse(sql)[0] # 验证语句类型 if parsed.get_type() != 'SELECT': raise SecurityError("只允许SELECT查询") # 验证授权表访问 allowed_tables = config['database']['allowed_tables'] for token in parsed.tokens: if isinstance(token, IdentifierList): for identifier in token.get_identifiers(): if identifier.get_real_name() not in allowed_tables: raise SecurityError(f"禁止访问表 {identifier.get_real_name()}") elif isinstance(token, Identifier): if token.get_real_name() not in allowed_tables: raise SecurityError(f"禁止访问表 {token.get_real_name()}") ```
4. 使用示例
```python
if __name__ == "__main__": question = "请列出所有状态为正在生产的工单,包含工单号、产品型号和当前进度" response = processor.process_query(question) print("自然语言回答:") print(response) # 输出示例: """ 找到 15 条记录: work_order_id, product_model, progress WO-202307-001 | Model-X1 | 75% WO-202307-002 | Model-X2 | 63% WO-202307-003 | Model-X3 | 89% ...(共 15 条)
"""
```
5. 性能优化措施
- 查询缓存机制:
```python
from functools import lru_cache class CachedProcessor(MESQueryProcessor): @lru_cache(maxsize=100) def process_query(self, question): return super().process_query(question) ```
- 实时数据刷新:
```python
import threading import time class RealTimeUpdater: def __init__(self, processor): self.processor = processor self.cache = {} self.running = True threading.Thread(target=self._update_loop).start() def _update_loop(self): while self.running: # 每5分钟刷新关键表 try: with self.processor.db_engine.connect() as conn: for table in config['database']['allowed_tables']: conn.execute(f"SELECT 1 FROM {table} LIMIT 1") time.sleep(300) except Exception as e: print(f"刷新失败: {str(e)}")
```
6. 生产环境部署建议
syntax = "proto3"; service MESQuery { rpc Query (QueryRequest) returns (QueryResponse); } message QueryRequest { string question = 1; } message QueryResponse { string answer = 1; string sql = 2; int32 result_count = 3; }
- 容器化部署配置(Dockerfile):
```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04 RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3.10 python3-pip && \ update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.10 1 COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt ENV PYTHONUNBUFFERED=1 EXPOSE 50051 CMD ["python", "grpc_server.py"] ```
7. 权限管理系统集成
```python
from ldap3 import Server, Connection class AuthManager: def __init__(self): self.ldap_server = Server('ldap://company.com') def check_permission(self, user, question): # 连接LDAP验证用户权限 with Connection(self.ldap_server, user=user.uid, password=user.password) as conn: if conn.bind(): # 检查用户所属组是否有权限 if 'mes_viewer' in user.groups: return True return False
关键安全措施:
1. SQL注入防护
- 自动生成的SQL必须通过多层验证
- 严格限制查询权限(只读账户)
- 使用参数化查询接口
2. 数据泄露防护
- 结果脱敏处理
- 自动过滤敏感字段
- 查询日志审计
3. 性能保障
- 自动索引建议
- 查询超时控制(30秒)
- 资源使用监控
典型查询示例:
```
用户输入: "显示今天良品率低于95%的生产线" 转换SQL: SELECT line_id, product_type, yield_rate FROM production_lines WHERE DATE(record_time) = CURDATE() AND yield_rate < 0.95 LIMIT 1000
```
系统优势:
1. 自然语言交互:无需SQL专业知识
2. 实时数据:直接连接生产数据库
3. 安全可控:多层防护机制
4. 高性能:GPU加速的模型推理
5. 可扩展:支持多数据库类型
升级建议:
1. 增加上下文理解能力("上次查询的工单")
2. 实现自动报表生成功能
3. 添加异常数据预警机制
4. 集成语音输入输出功能
5. 开发移动端访问接口
监控指标建议:
- 查询响应时间(P99 < 3秒)
- 模型推理准确率(>95%)
- 数据库负载(CPU < 60%)
- 错误率(< 0.5%)
- 并发处理能力(>50 QPS)
通过此方案,可以实现:
1. 生产数据的即时自然语言查询
2. 自动生成合规的SQL语句
3. 多重安全防护机制
4. 生产环境级别的可靠性
5. 与企业现有系统的无缝集成
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