▼最近直播超级多，预约保你有收获

SQL 是查询数据库的关键，但如何高效地构建满足个人需求的 SQL 语句呢？随着 AI 大模型的进步，我们现在已经拥有了 Text2SQL 的技术，这一技术已被多款产品广泛应用。

今天，我们要向大家介绍一个开源项目—Vanna。它在 Text2SQL 的基础上进行了升级，融入了 RAG 技术以进一步提升准确度，使得 SQL 生成更为精准和智能。

—1—

Vanna 介绍

Vanna 是一个开源的基于大模型和 RAG 的 Text2SQL 工具，Vanna 通过结合RAG 框架、大语言模型、高质量的训练数据、持续优化能力、广泛的数据库支持以及开源定制化的特点，实现了在复杂数据集上的高精度表现。

使用 Vanna 可以使用任何的大模型、任何的向量数据库、任何的前端，和任何的关系数据库交互。

Vanna 的工作流程如下所示：

Vanna 的工作分为两个简单步骤：首先，在您的数据上训练一个 RAG “模型”，然后提出问题，系统将返回 SQL 查询，这些查询可以被设置为在您的数据库上自动运行。

第一、在您的数据上训练一个 RAG “模型”。

第二、提出问题（Prompt）。

Vanna 提供三种灵活的模式，以满足不同用户的需求。

第一、开源模式。

在这种模式下，你可以自由地集成你偏爱的任何大语言模型，实现高度的个性化定制。

就像是在玩积木，随心所欲地搭建你的数据世界。

第二、免费模式。

我们提供有限额度的大模型使用和免费的存储空间。

利用 GPT 3.5 的强大功能，你无需任何费用即可开始你的数据探索之旅。

第三、付费模式。

如果你需要更强大的功能和更高的灵活性，我们将提供无限制的使用权限，包括 GPT-4 的支持以及优质的服务保障。

—2—

如何使用 Vanna ？

你可以从多个途径开始使用 Vanna，包括：Jupyter Notebook、Slackbot、Web 应用或 Streamlit等。同时，您也可以轻松地将 Vanna集成到您自己的Web 应用中。

如果您只是希望快速体验一下 Vanna 的功能，我们提供了已经训练好的在线大模型和配套的向量数据库供您使用。而最简单快捷的体验方式，就是通过 Colab notebook 来感受 Vanna 的独特魅力。

要使用 Vanna，您需要先注册一个 Vanna 账号（https://vanna.ai/），以便获取必要的 API 密钥。

你可以通过以下的代码定制大模型或者向量数据库↓↓

# The import statement will vary depending on your LLM and vector database. This is an example for OpenAI + ChromaDB

from vanna.openai.openai_chat import OpenAI_Chat
from vanna.chromadb.chromadb_vector import ChromaDB_VectorStore

class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):
def __init__(self, config=None):
ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)
OpenAI_Chat.__init__(self, config=config)

vn = MyVanna(config={'api_key': 'sk-...', 'model': 'gpt-4-...'})

# See the documentation for other options

接下来我们来做一个案例演示：

第一步、提问

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

第二步、得到生成的 SQL

SELECT c.c_name as customer_name,
sum(l.l_extendedprice * (1 - l.l_discount)) as total_sales
FROM   snowflake_sample_data.tpch_sf1.lineitem l join snowflake_sample_data.tpch_sf1.orders o
ON l.l_orderkey = o.o_orderkey join snowflake_sample_data.tpch_sf1.customer c
ON o.o_custkey = c.c_custkey
GROUP BY customer_name
ORDER BY total_sales desc limit 10;