GitHub上一个超级Agent开源： 从自然语言到SQL语句

超级Agent开源：从自然语言到SQL语句

源代码

http://www.gitpp.com/zhuzhudan/vanna2sql

Vanna2SQL 项目是一个 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，专注于 SQL 生成及相关功能。其功能主要包括：

1. 训练 RAG 模型：用户可以利用自身数据训练一个 RAG 模型，并存储相关的元数据。

2. 提问与 SQL 生成：训练完成后，用户可通过自然语言向模型提问，模型将返回可直接在数据库上运行的 SQL 查询。

Vanna2SQL 适用于多种场景：

1. 数据分析：简化数据分析过程，用户可通过自然语言提问获取所需的 SQL 查询。

2. 数据探索：快速探索数据，发现数据中的模式和趋势。

3. 数据可视化：将生成的 SQL 查询用于数据可视化工具，如 Tableau、Power BI，创建可视化报表。

4. 自动化数据处理：集成到自动化数据处理流程中，实现数据处理的自动化。

工作原理概述

Vanna的工作原理主要分为五个步骤：数据准备、训练RAG模型、提问、生成SQL查询和执行查询。用户首先准备包含数据的文档或数据库，然后使用这些数据来训练一个RAG模型。训练完成后，用户可以通过自然语言向模型提问，模型会根据问题生成相应的SQL查询。最后，用户可以执行这个SQL查询来获取数据。

详细步骤

1. 数据准备

• 用户需要提供包含数据的文档或数据库，这些数据将作为训练RAG模型的素材。数据可以来源于各种渠道，如企业内部的数据库、公开的数据集等。

• Vanna使用用户提供的数据来训练一个RAG模型。在训练过程中，模型会学习如何将自然语言问题映射到相应的SQL查询。

• 训练过程涉及到多种技术，如文本嵌入、向量存储和检索等。这些技术共同作用于模型，使其能够准确理解用户的问题并生成相应的SQL查询。

• 训练完成后，用户可以通过自然语言向模型提问。这些问题可以是关于数据的各种查询需求，如筛选特定条件的数据、计算数据的统计量等。

• 用户的问题会被Vanna转换为向量表示，并与存储在向量数据库中的数据进行匹配。这一步骤是为了找到与用户问题最相关的数据，以便生成更准确的SQL查询。

• 基于用户的问题和对数据的检索结果，Vanna的RAG模型会生成相应的SQL查询。这个SQL查询是根据模型对用户问题的理解和对数据的分析而得出的。

• 生成的SQL查询可以是各种类型的查询语句，如SELECT、INSERT、UPDATE等，具体取决于用户的问题和需求。

• 用户可以执行生成的SQL查询来获取数据。这一步骤可以在各种数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL等）中完成。

• 用户可以选择手动执行查询，也可以通过自动化脚本或程序来执行查询。执行查询后，用户可以得到所需的数据结果，并进行进一步的数据分析或处理。

通过以上步骤，Vanna提供了一种便捷的方式来帮助用户通过自然语言提问来获取数据分析所需的SQL查询。这使得数据分析变得更加简单和高效，同时也降低了对专业SQL知识的依赖。 

超级Agent开源：从自然语言到SQL语句

源代码

http://www.gitpp.com/zhuzhudan/vanna2sql