TEXT2SQL-顶峰：Vanna部署及介绍-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了TEXT2SQL-顶峰：Vanna部署及介绍。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Vanna

Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架，用于生成 SQL 语句和相关功能。

vanna用的什么数据库,大模型专刊,sql,llama 如何使用 Vanna

Vanna 的使用分为两个简单步骤 - 在你的数据上训练一个 RAG "模型"，然后提出问题，该问题将返回可设置为自动在你的数据库上运行的 SQL 查询。

1.在你的数据上训练一个 RAG "模型"。

2.提问。

如果你不知道什么是 RAG，不用担心 -- 你不需要知道这是如何在底层工作的。你只需要知道你需要“训练”一个模型，它会存储一些元数据，然后你可以用它来“提问”。

关于RAG的相关知识可以参考：生成式人工智能-rag的全面介绍文献资源-CSDN文库

用户界面

这些是我们使用 Vanna 构建的一些用户界面。你可以直接使用这些界面，或者作为你自己定制界面的起点。

•Jupyter Notebook[2]

•vanna-ai/vanna-streamlit[3]

•vanna-ai/vanna-flask[4]

•vanna-ai/vanna-slack[5]

入门

具体内容请参见文档[6]，了解有关你想要的数据库、LLM 等的具体信息。

如果你想在训练后了解它是如何工作的，你可以尝试这个Colab 笔记本[7]。

安装

pip install vanna

有许多可选的包可以安装，具体请参见文档了解更多细节。

导入

如果你正在定制 LLM 或向量数据库，请参见文档。

import vanna as vn

训练

根据您的具体用例，您可能需要或不需要运行这些 vn.train 命令。更多细节请参阅文档[8]。

这些说明旨在让您了解其工作原理。

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你可以选择VANNA提供的API、Openai等模型，甚至支持你本地自身的模型。以及多种向量库，向量库相关信息可以参考其他博主，我只在使用还没进行更深入开发。

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使用本地的模型，最近在尝试写。当有进展的时候会继续更新。

使用 DDL 语句训练

DDL 语句包含有关你的数据库中表名、列、数据类型和关系的信息。

vn.train(ddl="""    CREATE TABLE IF NOT EXISTS my-table (        id INT PRIMARY KEY,        name VARCHAR(100),        age INT    )""")

使用文档训练

有时你可能想要添加有关你的业务术语或定义的文档。

vn.train(documentation="Our business defines XYZ as ...")

使用 SQL 训练

你还可以向你的训练数据中添加 SQL 查询。这在你已经有一些查询并希望直接从编辑器中复制粘贴以生成新的 SQL 时非常有用。

vn.train(sql="SELECT name, age FROM my-table WHERE name = 'John Doe'")

提问

vn.ask("What are the top 10 customers by sales?")

如果你连接到了数据库，你将得到以下表格：

	CUSTOMER_NAME	TOTAL_SALES
0	Customer#000143500	6757566.0218
1	Customer#000095257	6294115.3340
2	Customer#000087115	6184649.5176
3	Customer#000131113	6080943.8305
4	Customer#000134380	6075141.9635
5	Customer#000103834	6059770.3232
6	Customer#000069682	6057779.0348
7	Customer#000102022	6039653.6335
8	Customer#000098587	6027021.5855
9	Customer#000064660	5905659.6159

你还会得到一个自动生成的 Plotly 图表：[9]

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RAG 与精调 (Fine-Tuning) 对比

RAG：

•可以跨 LLM 使用•容易移除过时的训练数据•运行成本比精调低得多•更具未来性 -- 如果出现更好的 LLM，你可以直接替换

精调 (Fine-Tuning)：

•如果你需要在提示中最小化令牌数量，这是个好选择•开始使用较慢•训练和运行成本较高（通常情况下）

为什么选择 Vanna？

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1.在复杂数据集上的高准确性。•Vanna 的能力与你提供的训练数据相关•更多的训练数据意味着在大型和复杂的数据集上有更好的准确性2.安全且私密。•你的数据库内容永远不会发送给 LLM 或向量数据库•SQL 执行发生在你的本地环境中3.自我学习。•如果通过 Jupyter 使用，你可以选择在成功执行的查询上“自动训练”•如果通过其他界面使用，你可以让界面提示用户对结果提供反馈•正确的问题到 SQL 对会被存储以供将来参考，使未来的结果更加准确4.支持任何 SQL 数据库。•该包允许你连接到任何你可以通过 Python 连接的 SQL 数据库5.选择你的前端。•大多数人从 Jupyter 笔记本开始。•通过 Slackbot、Web 应用、Streamlit 应用或自定义前端向你的最终用户展示。

扩展 Vanna

Vanna 设计用于连接任何数据库、LLM 和向量数据库。有一个 VannaBase 抽象基类定义了一些基本功能。该包提供了与 OpenAI 和 ChromaDB 一起使用的实现。你可以轻松地扩展 Vanna 以使用你自己的 LLM 或向量数据库。更多细节请参见文档[10]。

引用

更多信息请参考：https://github.com/vanna-ai/vanna

References

[1] 基类: https://github.com/vanna-ai/vanna/blob/main/src/vanna/base/base.py
[2] Jupyter Notebook: https://github.com/vanna-ai/vanna/blob/main/notebooks/getting-started.ipynb
[3] vanna-ai/vanna-streamlit: https://github.com/vanna-ai/vanna-streamlit
[4] vanna-ai/vanna-flask: https://github.com/vanna-ai/vanna-flask
[5] vanna-ai/vanna-slack: https://github.com/vanna-ai/vanna-slack
[6] 文档: https://vanna.ai/docs/
[7] Colab 笔记本: https://colab.research.google.com/github/vanna-ai/vanna/blob/main/notebooks/getting-started.ipynb
[8] 文档: https://vanna.ai/docs/
[9] : https://github.com/vanna-ai/vanna/blob/main/img/top-10-customers.png
[10] 文档: https://vanna.ai/docs/
[11] 完整文档: https://vanna.ai/docs/
[12] 网站: https://vanna.ai/
[13] 支持用的 Discord 群组: https://discord.gg/qUZYKHremx文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-836717.html