Vanna：利用RAG将自然语言转为标准SQL查询

简介

Vanna 一款开源的 Python 框架，它利用检索增强生成（RAG）技术，将自然语言转换为精准的 SQL 查询。

How Vanna works

安装使用

安装

安装 Vanna
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pip install vanna
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导入 Vanna 根据使用的 LLM 和向量数据库，导入相应的模块。例如，使用 OpenAI 和 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-...'})

训练 Vanna 根据需要，使用 DDL 语句、文档或 SQL 语句来训练 Vanna：

vn.train(ddl="CREATE TABLE IF NOT EXISTS my-table (...)")
vn.train(documentation="Our business defines XYZ as ...")
vn.train(sql="SELECT * FROM my-table WHERE ...")

提问并获取 SQL 使用 Vanna 提出问题，获取相应的 SQL 查询语句：
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sql = vn.ask("What are the top 10 customers by sales?")
```
执行 SQL 并获取结果将生成的 SQL 语句在数据库上执行，获取结果。如果连接了数据库，Vanna 还可以自动返回表格和图表。