基于华为开发者空间 - 云开发环境，Vanna+MaaS 实现自然语言与数据库对话

2025-10-27
中国香港
本文字数：5358 字
阅读完需：约 18 分钟

本案例由开发者：banjin 提供

一、概述

1. 案例介绍

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云开发环境、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。

本案例基于华为开发者空间 - 云开发环境，使用 Vanna 结合 MaaS 实现 Vanna 在 HCE2.0 开发环境进行本地部署，构建 Text-to-SQL 自然语言与数据库对话。

Vanna 是一个开源的 Python 框架，用于基于 SQL 数据库构建、训练和部署 AI SQL 代理。它的核心功能是让用户能够通过自然语言直接与数据库进行交互，而无需编写复杂的 SQL 查询语句。

2. 适用对象

企业
个人开发者
高校学生

3. 案例时间

本案例总时长预计 90 分钟。

4. 案例流程

说明：

登录华为开发者空间，创建云开发环境；
创建隧道 A，配置 VS Code 远程连接，进入云开发环境；
安装 MySQL 并创建数据库；
申请ModelArts Studio（MaaS）免费服务；
安装部署 Vanna，创建 Vanna 工程，配置 MaaS 与 MySQL 参数；
创建隧道 B，提供对外访问，浏览器访问 Vanna.AI。

5. 资源总览

本案例预计花费 0 元。

二、基础环境与资源准备

1. 云开发环境

1.1 配置云开发环境

华为开发者空间-云开发环境平台为开发者提供专属云端开发主机，集成主流 IDE 工具，支持多端访问和 API/SDK 调用，打造开箱即用的开发环境。

参考案例《开发者空间 - 云开发环境使用指导》中“二、Web 端创建和管理云开发环境”章的“1. 进入云开发环境”和“2. 创建云开发环境”，创建配置云开发环境。

本案例参数样例：

创建配置完成后，参考案例《开发者空间 - 云开发环境使用指导》的“3. 管理云开发环境”，操作云开发环境开机，开机后状态如下：

1.3 创建隧道

本地 PC 与云开发环境的互联互通需要配置 CLI 工具包，因此在开始创建隧道前需要先参考案例《开发者空间 - 云开发环境使用指导》中“三、PC 端创建和管理云开发环境”章节的“1. 安装 cli 工具包”和“2. 配置本地环境”，安装 CLI 工具包，修改系统环境变量，配置 AK/SK 签名认证。

在本案例中，需要创建两条隧道：A 隧道和 B 隧道。

A 隧道：本地端口使用 1234，远端端口使用默认的 22 端口，该隧道可用于 VS Code 的 SSH 插件远程连接云开发环境。
B 隧道：本地端口使用 1233，远端端口使用 8084（步骤“1.1 创建云开发环境”中设置的端口号）。创建的的隧道用于云开发环境对外访问的 HTTP/HTTPS 服务，本案例中用于对外提供 Vanna 的访问服务。

1.3.1 创建 A 隧道

在 PC 本地开始菜单中搜索 CMD，打开的命令行窗口，输入如下指令：

hdspace devenv listhdspace devenv start-tunnel --instance-id={InstanceId}  --local-port=1234

复制代码

创建完成后的效果如下：

1.3.2 创建 B 隧道

打开一个新的命令行窗口，输入如下指令：

hdspace devenv start-tunnel --instance-id={InstanceId} --remote-port=8084  --local-port=1233

复制代码

1.4 创建 VS Code 远程连接

参考案例《本地VSCode基于华为开发者空间云开发环境完成小程序开发》，创建 VS Code 与云开发环境远程连接。

VS Code 远程连接云开发环境成功后，打开终端：

2. 安装 MySQL，创建数据库

2.1 安装 MySQL

本案例在云开发环境 root 用户下进行，系统默认使用 developer 用户权限，需要手动切换到 root 用户权限。VS Code 远程连接，进入云开发环境后，在控制台输入如下指令：

sudo su -

复制代码

在/home/developer/目录下创建 devsql 文件夹，并进入到该文件目录中，然后通过 wget 命令下载mysql80-community-release-el8-9.noarch.rpm。

mkdir /home/developer/devsqlcd /home/developer/devsqlwget https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el8-9.noarch.rpm

复制代码

安装 MySQL

yum -y install mysql80-community-release-el8-9.noarch.rpm yum -y install mysql-community-server

复制代码

启动 MySQL 重置密码

systemctl start mysqld  #启动MySQLgrep 'temporary password' /var/log/mysqld.log  #获取初始密码mysql -uroot -p  #使用初始密码登录MySQLalter user 'root'@'localhost' identified by 'your password';  #设置新密码exit；  #退出MySQL

复制代码

2.2 创建 MySQL 数据库

2.2.1 登入数据库

VS Code 控制台输入如下指令，然后根据提示输入 MySQL 安装过程中设置的新密码，进入 MySQL。

mysql -uroot -p

复制代码

2.2.2 创建数据库 school，并切换到该数据库，

CREATE DATABASE school DEFAULT CHARACTER SET = 'utf8mb4';SHOW DATABASES;USE school;

复制代码

2.2.3 创建 students 表，并插入数据

CREATE TABLE students (    student_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '学生ID',    name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '学生姓名',    age INT COMMENT '年龄',    major VARCHAR(100) COMMENT '专业',    email VARCHAR(100) UNIQUE COMMENT '电子邮件');
INSERT INTO students (name, age, major, email) VALUES('张三', 20, '计算机科学', 'zhangsan@example.com'),('李四', 21, '电子工程', 'lisi@example.com'),('王五', 19, '数学', 'wangwu@example.com'),('赵六', 22, '物理', 'zhaoliu@example.com'),('钱七', 20, '化学', 'qianqi@example.com'),('孙八', 21, '生物', 'sunba@example.com'),('周九', 19, '历史', 'zhoujiu@example.com'),('吴十', 22, '哲学', 'wushi@example.com'),('郑十一', 20, '艺术', 'zhengshiyi@example.com'),('王十二', 21, '音乐', 'wangshier@example.com'),('陈十三', 19, '体育', 'chenshisan@example.com'),('冯十四', 22, '英语', 'fengshisi@example.com'),('董十五', 20, '法语', 'dongshiwu@example.com'),('萧十六', 21, '德语', 'xiaoshiliu@example.com'),('曹十七', 19, '日语', 'caoshiqi@example.com'),('许十八', 22, '韩语', 'xushiba@example.com'),('蒋十九', 20, '西班牙语', 'jiangshijiu@example.com'),('沈二十', 21, '意大利语', 'shenshier@example.com'),('韩二十一', 19, '心理学', 'hanershiyi@example.com'),('杨二十二', 22, '社会学', 'yangershi@example.com');

复制代码

查询students表格创建成功:

SHOW TABLES;

复制代码

2.2.4 创建 courses 表，并插入数据

CREATE TABLE courses (    course_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '课程ID',    course_name   VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '课程名称',    credits INT COMMENT '学分',    teacher_id INT COMMENT '教师ID');
INSERT INTO courses (course_name, credits, teacher_id) VALUES('数据结构', 4, 1),('微积分', 3, 2),('编程基础', 3, 3),('物理实验', 2, 4),('化学原理', 3, 5),('生物技术', 4, 6),('历史概论', 2, 7),('哲学思考', 3, 8);

复制代码

验证表格创建成功：

DESCRIBE courses;

复制代码

2.2.5 创建 enrollments 表，并插入数据

CREATE TABLE enrollments (    enrollment_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '选课记录ID',    student_id INT NOT NULL COMMENT '学生ID',    course_id INT NOT NULL COMMENT '课程ID',    grade FLOAT COMMENT '成绩');
INSERT INTO enrollments (student_id, course_id, grade) VALUES(1, 1, 85.5),(2, 2, 90.0),(3, 3, 78.5),(4, 4, 82.0),(5, 5, 88.5),(6, 6, 75.0),(7, 7, 80.5),(8, 8, 87.0),(9, 1, 81.0),(10, 2, 85.5),(11, 3, 79.0),(12, 4, 83.0),(13, 5, 86.5),(14, 6, 77.0),(15, 7, 82.5),(16, 8, 88.0),(17, 1, 84.0),(18, 2, 87.5),(19, 3, 80.0),(20, 4, 85.0),(21, 5, 83.5),(22, 6, 78.0),(23, 7, 81.5),(24, 8, 86.0),(25, 1, 82.0),(26, 2, 84.5),(27, 3, 79.5),(28, 4, 83.0),(29, 5, 86.5),(30, 6, 77.5);

复制代码

验证表格创建成功：

SELECT * FROM enrollments;

复制代码

最后使用exit；命令退出数据库。

3. 登录 MaaS 平台领取 200 万免费 token

参考案例《基于DeepSeek和Dify构建心理咨询师应用》中的“2.1 免费领取 DeepSeek R1 满血版”内容领取 DeepSeek-V3 模型 200 万免费 token。

获取关键数据 API 地址、model 参数：

获取关键参数 API Key：

三、Vanna 部署

1. 配置 python 开发环境

云开发环境虚拟机已为开发者预置了 python 3.9.9 环境，输入以下指令验证环境：

python --version

复制代码

1.1 设置 pip 源

pip config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/pip config list

复制代码

1.2 配置 python 虚拟环境

业务场景的 Python 开发，多数都是构建一个大型应用程序，并且不希望各种组件的各种版本之间相互冲突，所以需要设置一个虚拟环境。

yum -y update  #更新系统软件包pip3 install virtualenv       #安装virtualenvpip3 list | grep virtualenv       #查询virtualenv安装成功python -m venv myenv          #创建虚拟环境source myenv/bin/activate       #激活环境

复制代码

1.3 安装 python 插件

在 VS Code 远程连接窗口中，点插件市场，搜索 python，然后选中插件，点 Install in SSH: 127.0.0.1。

2. 安装 Vanna

2.1 查看官方文档

登录官网文档：https://vanna.ai/docs/，通过官方文档选配安装方式。

登录官网文档，选择 Vector Databases > Quickstart With Your Own Data，进入快速开始选配页面。

大模型 LLM：OpenAI

数据训练：ChromaDB 开源向量数据库

被检索的数据库类型：MySQL

由此我们获取到 Vanna 安装、创建、调用、训练等样例代码。下一步我们将先开始安装 Vanna。

2.2 安装 Vanna

在 VS Code 控制台，输入如下指令：

pip3 install openaipip3 install 'vanna[chromadb,openai,mysql]'

复制代码

3. 创建 Vanna 工程

3.1 创建工程目录

完成上述步骤后，在 VS Code 左侧/home/developer文件目录下点 New Folder，创建Vanna_mysql目录，并在该目录下点 New File，创建 main.py。

3.2 编写工程代码

创建完成后，参考本章“2.1 查看官方文档”中的内容在main.py文件中编辑工程代码。

3.2.1 初始化 Vanna

导入必要的包文件，完成MyVanna初始化，在初始化过程中，完成 OpenAI 的参数设置。

注：

将“二、基础环境与资源准备”章中“3. 登录 MaaS 平台领取 200 万免费 token”获取的 API Key、API 地址、model 参数分别替换代码中的api_key、base_url和model参数。
base_url参数需要把 API 地址中的/chat/completions去掉。

from vanna.openai import OpenAI_Chatfrom vanna.chromadb import ChromaDB_VectorStorefrom openai import OpenAI
class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):    def __init__(self, config=None):        ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)                # 创建自定义的 OpenAI 客户端指向 DeepSeek        client = OpenAI(            api_key='nK9HJqSkuVqndXw8jhR9UONEB******4G-E-OucsGca_sQUz336YbzZsBsES1FdJ3xUw',  #注意替换成自己在MaaS平台注册的API Key。            base_url='https://maas-cn-southwest-2.modelarts-maas.com/v1/infers/271c9332-4aa6-4ff5-95b3-0cf8bd94c394/v1',        )                OpenAI_Chat.__init__(self, client=client, config=config)
# 初始化vn = MyVanna(config={    'model': 'DeepSeek-V3'})

复制代码

3.2.2 设置连接 MySQL 参数

vn.connect_to_mysql(host='localhost', dbname='school', user='root', password='your_password', port=3306)

复制代码

注：实际操作中注意替换在“二、基础环境与资源准备”章中“2. 安装 MySQL，创建数据库”所设置的数据库参数。

3.2.3 训练模型

vn.train(ddl="""CREATE TABLE school.students (    student_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '学生ID',    name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '学生姓名',    age INT COMMENT '年龄',    major VARCHAR(100) COMMENT '专业',    email VARCHAR(100) UNIQUE COMMENT '电子邮件');CREATE TABLE school.courses (    course_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '课程ID',    course_name   VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '课程名称',    credits INT COMMENT '学分',    teacher_id INT COMMENT '教师ID');CREATE TABLE school.enrollments (    enrollment_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '选课记录ID',    student_id INT NOT NULL COMMENT '学生ID',    course_id INT NOT NULL COMMENT '课程ID',    grade FLOAT COMMENT '成绩');""")

复制代码

3.2.4 启动 Vanna

from vanna.flask import VannaFlaskAppVannaFlaskApp(vn, allow_llm_to_see_data=True).run()

复制代码

4. 运行/测试 Vanna

在 VS Code 右上角点运行按钮，日志中输出Your app is running at:http://localhost:8084，程序启动成功。

在 PC 本地打开浏览器，访问：http://127.0.0.1:1233/，然后对Vanna提问：“每门课程的最高分是多少？”。

Vanna.AI 先将语言进行了分析，转化成 SQL 语句，然后将查询到的数据表格化显示。然后生成图表，并且转化成自然语言进行答复。

最后询问：“结果是否正确？”，我们可以通过按钮 Yes, train as Question-SQL pair 或者 NO 回答 Vanna.AI。

至此基于华为开发者空间开发平台 - 云开发环境，使用 Vanna 结合 MaaS 实现 Text-to-SQL 自然语言与数据库对话案例结束。

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一、概述

1. 案例介绍

2. 适用对象

3. 案例时间

4. 案例流程

5. 资源总览

二、基础环境与资源准备

1. 云开发环境

1.1 配置云开发环境

1.3 创建隧道

1.3.1 创建 A 隧道

1.3.2 创建 B 隧道

1.4 创建 VS Code 远程连接

2. 安装 MySQL，创建数据库

2.1 安装 MySQL

2.2 创建 MySQL 数据库

2.2.1 登入数据库

2.2.2 创建数据库 school，并切换到该数据库，

2.2.3 创建 students 表，并插入数据

2.2.4 创建 courses 表，并插入数据

2.2.5 创建 enrollments 表，并插入数据

3. 登录 MaaS 平台领取 200 万免费 token

三、Vanna 部署

1. 配置 python 开发环境

1.1 设置 pip 源

1.2 配置 python 虚拟环境

1.3 安装 python 插件

2. 安装 Vanna

2.1 查看官方文档

2.2 安装 Vanna

3. 创建 Vanna 工程

3.1 创建工程目录

3.2 编写工程代码

3.2.1 初始化 Vanna

3.2.2 设置连接 MySQL 参数

3.2.3 训练模型

3.2.4 启动 Vanna

4. 运行/测试 Vanna

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