▼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。Vanna 提供三种灵活的模式,以满足不同用户的需求。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。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。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:///),以便获取必要的 API 密钥。# 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 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; 为了帮助同学们彻底掌握 AI 大模型 Agent 智能体、知识库、向量数据库、 RAG、微调私有大模型的应用开发、部署、生产化,今天我会开场直播和同学们深度剖析,请同学们点击以下预约按钮免费预约。 —3— 领取 AI 大模型学习资料 不会吧,都2024年了,还有人在网盘、B站上爬学习资源? 今天给大家搞到的是一份大厂内部都在用的『AI 大模型学习资源』:
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