近年来，随着深度学习、大数据、人工智能、AI等技术领域的不断发展，机器学习是目前最火热的人工智能分支之一，是使用大量数据训练计算机程序，以实现智能决策、语音识别、图像处理等任务，各种AI技术与产品层出不穷，怎么样结合自身公司业务打造一个AI智能平台呢？

1. AI海报与分享文案生成：

通过TDSQL-C MySQL Serverless存储活动相关提示词，再生成活动任务，通过腾讯云HAI Llama3.1 8B项目的ChatOllama大模型来进行提示词文案解析再生成相关内容，可以通过AI生成海报与分享文案提高文案编辑人员的效率，降低人力成本。

2. AI数据飞轮驱动数据分析：

结合腾讯云HAI提供的各种开箱即用的AI 大模型，降低数据使用门槛，业务人员通过自然语言AI对话即可完成围绕业务指标的分析和洞察，对话内容可保存成文档用于工作汇报，或创建仪表盘进行持续的数据变化跟踪，大幅提升工作效率。

3. AI智能客服查询系统：

结合腾讯云HAI提供的各种开箱即用的AI Llama大模型，通过结合自然语言处理等先进技术，实现与客户之间的自然语言交互，从而提供高效、便捷的客户服务。可以快速响应客户请求，有效解决客户问题，提升服务效率，同时，帮助企业实现自动化办公，降低运营成本。

4. 腾讯云TDSQL-C MySQL Serverless饮水式弹性付费使用：

在业务波动较大的场景下，普通数据库实例和TDSQL-C MySQL Serverless数据库实例资源使用和规格变化情况，可以看出普通实例在波谷期浪费的资源较多，在高峰期资源不足会导致客户业务受损，而TDSQL-C MySQL Serverless数据库实例凭借其极致的弹性，完美的支持了客户不同时段的业务负载，并且在最大程度上避免了资源的浪费，节省了大量的成本。

一、使用腾讯云HAI + TDSQL-C MySQL Serverless实现AI海报文案智能生成：

互联网产品的核心就是流量生意，由于运营活动部门，主要负责公司的活动策划与方案落地，高效的拉来流量并进行转化，经常需要使用小程序中的海报功能用于业务推广，而且活动的类型也比较繁杂，比如清理库存、新品上市、阶梯式折扣、促销活动、秒杀活动等等。

但是，想要写好海报文案和分享文案需要很多技巧，以确保信息清晰、吸引人，并能有效传达意图。同时，也需要花费大量的时间来思考，通常运营人员需要大量百度一些文案来参考，非常的耗费时间、人力、资源。

【实验手册思维发散】：

既然实验手册能通过自然语言AI生成需要分析的SQL语句，那么是不是可以通过一些提示词来给AI来生成所需要的海报、分享的文案呢？顺着这个思路，马上把实验手册Demo的示例改改来实现一下，思路是如下：

• ①. 定义好提示词，即生成文案的主题、使用场景、受众等信息。
• ②. 通过ChatOllama模型来AI生成相关需要的海报、分享的文案。

活动文案管理模块：

不同的活动生成的提示词肯定是不通用的，如果要实现系统化的功能，肯定是需要将不同活动的提示词存到在数据库TDSQL-C MySQL Serverless中，这样的话当进行不同活动调用公共服务HAI ChatOllama模型的时候，可以传入不同的参数，再生成不同的结果文案。

先在TDSQL-C MySQL Serverless中，创建一张活动的主表，id表示活主表的主键ID，activityName表示活动的名称，activityPrompt表示活动的提示词，status表示状态。

创建数据表完成后，即可使用Go的Gin框架代码添加相关Form表单字段写入数据库中，因为ID是自增主键、状态设置了默认值，只需要定义2个字段(activityName、activityPrompt)的Activitys结构体即可。

HAI提供ChatOllama在线API服务

高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是一款面向 AI 、科学计算 的 GPU 应用服务产品，提供即插即用的澎湃算力与常见环境，助力中小企业及开发者快速部署 LLM。

在(https://cloud.tencent.com/product/hai)[高性能应用服务HAI]链接可以点击“立即使用”，可以在“算力管理”中进行“新建”，这里支持多种 AI 环境快速部署，如 ChatGLM-6B、StableDiffusion等，使用户可专注业务及应用场景创新。

高性能应用服务 HAI 拥有丰富的预装应用，可以将开源社区的前沿模型快速转化为您专有的部署实践，一键拉起，即开即用。现已支持在HAI购买页的社区应用中，找到Llama 3.1等应用的入口，简单选型后，即可一键启动推理服务。

二、使用腾讯云HAI + TDSQL-C MySQL Serverless实现AI数据飞轮：

试想一下，在0到1的创业公司，在没有技术团队的情况下，如何进行数据报表相关的分析呢，公司也是在早期10人团队中，使用Excel报表时代，陆陆续续成立技术团队，再到后面使用BI大数据系统开发，其中，发现大多数业务需求都是业务在驱动，即业务需要什么纬度的数据展示，就开发哪种数据纬度。甚至，有许多功能都是为了开发而开发。

在最近研究的“数据飞轮”能够帮助企业激活数据的潜在价值，可以将“沉睡”的数据转化为实实在在的业务价值，通过全面关注数据生命周期的各个阶段：源数据收集、二次数据清选、结构化加工、数据模型分析、数据挖掘，实现数据的有效利用和业务价值的提升‌。

那么，数据飞轮如何有效的进行“唤醒”数据，让数据中台继续焕发活力？企业如何利用数据飞轮实现数据驱动呢？通过对手册学习后，发现可以使用AI 技术手段的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。

三、使用腾讯云HAI + TDSQL-C MySQL Serverless实现AI智能客服系统：

绝大多数提供互联网应用的公司都会存在在线客服的岗位，以往客服单位需要招在大量专业人员，经过内部培训一段周期再上岗作业，往往会存在一些问题：

通过使用腾讯云HAI + TDSQL-C MySQL Serverless实现AI智能客服系统，可以有效的通过AI的技术，为客户提供交互式服务的智能客服系统。这种系统通过自然语言处理技术、语音识别技术、机器学习技术等，能够理解客户的需求、回答客户的问题、提供解决方案等。

先将代码进行修改，主要的逻辑功能分为3步：

• ①. 通过第一步，匹配自己的用户是wangwu，并且通过ollama查询我的订单信息
• ②. Python代码原生SQL查询结果，通过生成的SQL在TDSQL-C MySQL Serverless中查询到需要的结果
• ③. 再通过ollama进行python代码逻辑处理

但是逻辑得到的结果，就是查出来数据库的一些字段返回，但是得到的是一些字段信息，用户无法去理解。

再将代码进行修改，主要的逻辑功能分为4步：

• ①. 通过第一步，匹配自己的用户是wangwu，并且通过ollama查询我的订单信息
• ②. Python代码原生SQL查询结果，通过生成的SQL在TDSQL-C MySQL Serverless中查询到需要的结果
• ③. 再通过ollama进行python代码逻辑处理
• ④. Python代码进行逻辑处理，主要是把返回的数据，通过自然语言映射出需要的字段，其中不需要处理的数据字段空值、nil值、null值等等

与传统的客户服务相比，基于“高性能应用服务HAI”应用式AI功能能够利用自然语言提示词进行自动化机器人程序开发，在大语言模型（LLM）的加持下，提升智能化问题解决效率，加速问题的有效处理。

四、腾讯云TDSQL-C MySQL Serverless“饮水机式”使用云数据库：

传统的数据库服务并不能很好的解决“数据库的访问量存在高峰期和低谷期”，只能依赖反复的人工升降配，即不安全稳定，又会造成额外的IT运维成本以及人力资源成本，因此在客户的强烈的降本增效呼声之中，腾讯云TDSQL-C MySQL Serverless数据库应运而生。

• 业务的高峰期：

  • ①. 客户选择的小规格的数据库服务无法承载业务的高额负载。
  • ②. 为避免出现数据库服务不可用的情况，需要做临时的规格升配。
  • ③. 或者在一开始就选择够买大规格的云数据库实例。

• 业务的低谷期：

  • ①. 客户又会发现大规格的数据库服务在每天产生高额的账单。
  • ②. 导致了很多不必要的费用。

TDSQL-C MySQL Serverless数据库实例的优势：

与普通MySQL数据库实例相比，TDSQL-C MySQL Serverless数据库实例有如下6点明显的优势：

• ①. 由于其规格随业务需求量随时调整，总体浪费的资源很少，提升了资源利用率，降低了资源使用量。
• ②. 在高峰期也能完全满足业务需求，保证业务不受损，提高了系统的稳定性。
• ③. 打破固定资源付费的模式，做到真正负载与资源动态匹配的按量付费，可节省大量成本。
• ④. 无需手动变配，提高了运维效率，降低了运维管理人员和开发人员的运维成本。
• ⑤. 支持自动启停能力，当没有连接时，实例自动暂停，释放计算成本；当请求连接时，自动无感启动。
• ⑥. 对高吞吐写入场景和高并发业务进行了设计优化，同时提供了弹性伸缩能力，适合业务数据量大、并具有典型的业务访问波峰波谷场景。

TDSQL-C MySQL Serverless数据库可以根据业务负载自动扩缩容实例，开发者无需关心底层资源问题，支持自定义自动暂停时间，在业务不间断情况下实现秒级冷启动，提供多种灵活计费方式供用户选择。

Serverless计费方式无需按固定资源付费，按照实际使用量进行收费，不使用不付费，根据业务负载自适应动态匹配资源，秒级弹性升降资源与计费，助力企业降本增效，最高可降低成本90%。

TDSQL-C MySQL Serverless数据库服务特性：

TDSQL-C MySQL 版提供 Serverless 服务以满足企业对特定业务场景的数据库服务要求，助力企业降本增效。

DSQL-C MySQL Serverless数据库实例提供计算资源按需计费的能力，具有资源用量低、简单易用、弹性灵活和价格低廉等优点，赋能用户面向业务峰谷时对计算能力进行快速且独立的扩缩要求，做到快速响应业务变化的同时，合理优化使用成本，进一步助务企业降本增效。

TDSQL-C MySQL Serverless的总体架构：

Serverless 服务是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库 TDSQL-C MySQL 版的无服务器架构版，是全 Serverless 架构的云原生数据库。Serverless 服务支持按实际计算和存储资源使用量收取费用，不用不付费，将腾讯云云原生技术普惠用户。

上图为TDSQL-C MySQL Serverless的总体架构，核心模块为中控节点（svls scheduler）。中控节点接收计算层采集的内存/CPU/访问情况等监控数据，根据策略决定是否扩缩容，启停实例，以及按照计费规则上报云控制台计费。

TDSQL-C MySQL Serverless有faker模块，暂停计算节点时会把四层的vip:vport绑定到faker端口，用户请求过来后，识别为有效的MySQL协议，则通知中控模块将实例重新拉起，其优点在于用户不需要为代理节点付费。

资源扩缩范围（CCU）：

可调整 CCU 弹性扩缩容的范围，Serverless 集群会在该范围内根据实际业务压力自动增加或减少 CCU。

CCU（TDSQL-C Compute Unit）为 Serverless 的计算计费单位，一个 CCU 近似等于1个CPU和2GB内存的计算资源，每个计费周期的 CCU 使用数量为：数据库所使用的 CPU 核数 与 内存大小的1/2 二者中取最大值。

Serverless 服务需要设定弹性范围，详细弹性范围区间可参考 (算力配置)[https://cloud.tencent.com/document/product/1003/81821]。

通过TDSQL-C MySQL Serverless实例资源的算力配置，最低可选择0.25CCU，代表0.25的CPU以及0.5GB内存，最高可选择64CCU，代表64的CPU以及128G的内存，足以应付很多场景的覆盖。

腾讯云高性能应用服务HAI介绍：

腾讯云推出了一款“高性能应用服务HAI”，是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品，以应用为中心，匹配GPU云算力资源，AI 2.0时代 GPU 新品，预装LLM、AI作画、数据科学等高性能应用，实现即插即用，助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用。

高性能应用服务HAI介绍：

“高性能应用服务HAI”，它具有澎湃算力，即开即用，基于腾讯云GPU云服务器底层算力，提供开箱即用的高性能云服务。以应用为中心，匹配GPU云算力资源，助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用。

尤其值得一提的是针对开发者，使用可视化的webUI界面和“可视化IDE”的jupyterlab大大的降低了调试的复杂度、降低应用使用的门槛，甚至经过简单的培训，让非开发者(运维人员)也可以参与到使用中来。

高性能应用服务HAI的产品的价值：

大幅降低GPU云服务器使用门槛，多角度优化产品使用体验，低门槛、开箱即用。

多种高性能应用部署场景，轻松拿捏：

通过“腾讯云高性能应用服务HAI”实践了AI作画、AI深度学习、AI LLM模型的案例，可以体验到简易部署、便捷维护，减少工作量、步骤繁琐、效率低和时间成本的问题，同时提升系统整体性能和用户体验。

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