Introducción a Vanna: un RAG de Python de código abierto | por Christianlauer | Códice | enero, 2024

¿Qué necesita Data Science & Co. sobre SQL Generation Framework?

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Foto de Jigar Panchal en Unsplash

¿Quieres un Chatbot para tus bases de datos y análisis de datos SQL, pero en un entorno específico? Bueno, aquí tienes una solución. vanna eso te puede ayudar.

La gestión de bases de datos a menudo presenta el desafío de formular consultas SQL complejas, una tarea difícil para quienes no son expertos en SQL. Existe una clara demanda de una solución fácil de usar que agilice el proceso de generación de consultas SQL. Aquí viene vanna en un juego que entrena un modelo RAG con tus datos. Después de eso, puede hacer preguntas que generarán consultas SQL que se pueden configurar para que se ejecuten automáticamente en su base de datos (1).

Si bien existen varios servicios y herramientas basados ​​en chatbots para generar consultas SQL, como el generador Q SQL de AWS y otros, generalmente requieren un conocimiento profundo de la estructura de la base de datos subyacente y pueden llevar mucho tiempo. Algunas herramientas ayudan con la generación de consultas, pero pueden carecer de adaptabilidad entre diferentes bases de datos o comprometer la privacidad y la seguridad (1)(2).

Vanna se distingue por su simplicidad y versatilidad, lo que permite a los usuarios entrenar el modelo utilizando declaraciones, documentación o consultas SQL existentes del lenguaje de descripción (DDL). Esto facilita un proceso de formación intuitivo y fácil de usar. Vanna procesa sus consultas y devuelve consultas SQL que se ejecutan directamente en su base de datos. Elimina la necesidad de realizar consultas manuales complejas, proporcionando una interacción más accesible con las bases de datos (2) (3). Todo funciona como se describió anteriormente en el primer tren del modelo y luego se le pregunta sobre sus datos (1):

  1. vn.train(...): Entrene un «modelo» RAG con sus datos. Estos métodos se suman al siguiente corpus de referencia.
  2. vn.ask(...): Hacer preguntas. Esto utilizará el corpus de referencia para generar consultas SQL que se pueden ejecutar en su base de datos.

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