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Vanna
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["数据分析师：通过自然语言快速生成SQL查询，提高工作效率。","数据库管理员：无需深入了解SQL语法，即可管理和查询数据库。","开发人员：将Vanna集成到应用程序中，为最终用户提供更直观的数据库交互方式。","业务分析师：即使不熟悉
AI开发助手AI代码生成#SQL#自然语言处理#数据库#人工智能#自动化普通产品开源
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产品介绍
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简介
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。
截图
产品特色
训练RAG模型：在特定数据上训练模型以生成SQL查询。
自然语言查询：用户可以用自然语言提问，Vanna将其转换为SQL。
支持多种数据库：可以连接到任何Python能连接的SQL数据库。
用户界面定制：提供Jupyter Notebook、Streamlit、Flask、Slack等界面。
自动化图表：生成SQL查询结果的自动化Plotly图表。
自学习机制：通过用户反馈自我改进，提高查询准确性。
安全性和私有性：数据库内容不会发送给LLM或向量数据库。
易于扩展：可连接到任何数据库、LLM和向量数据库。
使用教程
安装Vanna：根据文档说明安装所需的Python包。
配置连接：设置数据库连接和LLM配置。
训练模型：使用DDL语句、文档和SQL查询训练RAG模型。
提问生成SQL：通过自然语言提问，获取对应的SQL查询。
执行SQL：将生成的SQL查询在数据库中执行。
获取结果：查看查询结果和自动生成的图表。
反馈学习：根据执行结果提供反馈，让模型自我改进。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
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印度
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俄罗斯
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德国
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