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标题: 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql天生框架 [打印本页]

作者: 风雨同行 时间: 2025-1-24 10:39
标题: 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql天生框架

简介

Vanna是基于检索增强(RAG)的sql天生框架
Vanna 使用一种称为 LLM（大型语言模型）的天生式人工智能。简而言之，这些模型是在大量数据（包罗一堆在线可用的 SQL 查询）上举行训练的，并通过猜测相应提示中最有大概的下一个单词或“标志”来工作。Vanna 优化了提示（通过向量数据库使用嵌入搜索）并微调 LLM 模型以天生更好的 SQL。Vanna 可以使用和试验很多差别的LLM，以获得最正确的效果。
Vanna借助了相对简朴也更易理解的RAG方法，通过检索增强来构建Prompt，以提高SQL天生的正确率。从本质上讲，Vanna 是一个 Python 包，它使用检索增强来帮助您使用 LLM 为数据库天生正确的 SQL 查询。

事先用向量数据库将待查询数据库的建表语句、文档、常用SQL及其自然语言查询标题存储起来。在用户发起查询哀求时，会先从向量数据库中检索出相关的建表语句、文档、SQL问答对放入到prompt里(DDL和文档作为上下文、SQL问答对作为few-shot样例)，LLM根据prompt天生查询SQL并执行，框架会进一步将查询效果使用plotly可视化出来或用LLM天生后续标题。假如用户反馈LLM天生的效果是正确的，可以将这一问答对存储到向量数据库，可以使得以后的天生效果更正确。
上风

易用性：Vanna 答应非技能用户通过自然语言与数据库交互，无需编写复杂的 SQL 查询。
机动性：它可以处理多种范例的数据库和查询，适用于差别的应用场景。
正确性：Vanna 的能力与你提供的训练数据相关，更多的训练数据意味着在大型和复杂的数据集上有更好的正确性。
安全性：你的数据库内容不会直接发送给 LLM，SQL 执行发生在你的当地情况中。
自我学习：你可以选择在乐成执行的查询上“自动训练”，或让界面提示用户对效果提供反馈，使未来的效果更加正确。

劣势

正确性：天生的 SQL 查询大概不完全正确，大概必要人工干预来修正。
性能：对于大型数据库，天生 SQL 查询大概会有些迟钝。
依靠数据库布局：Vanna 必要事先知道数据库的布局信息，包罗表名、字段名等。这意味着我们必要先将数据库布局信息导入到 Vanna 中，才能正确地天生 SQL 查询语句。
复杂查询天生能力有限：对于一些非常复杂的查询语句，假如自然语言形貌不够明白或存在歧义，大概导致 Vanna 无法正确天生 SQL 语句。

Vanna的关键原理

借助数据库的DDL语句、元数据（数据库内关于自身数据的形貌信息）、相关文档说明、参考样例SQL等训练一个RAG的“模型”（embedding+向量库）；
并在收到用户自然语言形貌的标题时，从RAG模型中通过语义检索出相关的内容，进而组装进入Prompt，然后交给LLM天生SQL。
Vanna 的工作过程分为两个简朴步骤 :

在给定的数据上训练 RAG“模型”-本质上是基于文档（建表语句、相关sql查询、表大概字段的comment）作为资料，举行Embedding后存入向量库。
然后提出标题，基于这些标题去处量库检索相关信息，这些标题传给大模型返回 SQL 查询，这些查询可以设置为在您的数据库上自动运行。

具体步骤包罗：
训练：根据您的数据训练 RAG“模型”，大概说根据数据布局构建向量库。用户可以使用 DDL 语句、文档或样例 SQL 查询对 Vanna 举行训练，让它掌握数据库的布局、业务术语和查询模式。Vanna 会将训练数据转化为向量嵌入，存储在向量数据库中，并建立元数据索引，以便于后续检索。
问标题：问Vanna关于数据的各种标题，如"上个月销量最大的5个商品"
检索：Vanna对标题的处理与其他RAG系统一样，检索对应的DDL 语句、文档或样例 SQL。
天生 SQL： Vanna 使用LLM（比方 GPT-4），联合上下文信息，将自然语言标题转化为精准的 SQL 查询语句。
执行 & 展示：数据库收到 Vanna 天生的 SQL 查询后，就会执行查询。Vanna 会将查询效果整理成易于理解的格式，比方表格或图表，呈现给用户。
训练

Vanna的RAG模型训练，支持以下几种方式：
1. DDL语句
DDL有助于Vanna相识你的数据库表布局信息。

vn.train(ddl="""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my-table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT
)
""")

复制代码

2. 文档内容
可以是你的企业、应用、数据库相关的任何文档内容，只要有助于Vanna正确天生SQL即可，比如对你行业特有名词的解释、特别指标的计算方式等。

vn.train(documentation="Our business defines XYZ as ABC")

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3. SQL大概SQL问答对
即SQL的样例，这显然有助于大模型学习针对您数据库的知识，特别是有助于理解提出标题的上下文，可以大大提高sql天生正确性。

vn.train(question="What is the average age of our customers?",sql="SELECT AVG(age) FROM customers")

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4. 训练计划（plan）
这是vanna提供的一种针对大型数据库自动训练的简易方法。借助RDBMS自己的数据库内元数据信息来训练RAG model，从而相识到库内的表布局、列名、关系、备注等有用信息。

df_information_schema=vn.run_sql("SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS")
plan=vn.get_training_plan_generic(df_information_schema)
vn.train(plan=plan)

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提问

vn.ask("What are the top 10 customers by sales?")

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你会得到 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;

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假如已毗连到数据库，将获得类似以下内容的查询效果：

也可以通过Plotly chart举行画图：

Vanna三个重要底子设施

Database，即必要举行查询的关系型数据库
VectorDB，即必要存放RAG“模型”的向量库
LLM，即必要使用的大语言模型，用来执行Text2SQL任务

配置LLM和向量数据库

默认情况下，Vanna支持使用其在线LLM服务（对接OpenAI）与向量库，可以无需对这两个举行任何设置，即可使用。因此使用Vanna最简朴的原型只必要五行代码：

import vanna from vanna.remote
import VannaDefault
vn = VannaDefault(model='model_name', api_key='api_key')
vn.connect_to_sqlite('https://vanna.ai/Chinook.sqlite')
vn.ask("What are the top 10 albums by sales?")

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这里的OpenAI_Chat和ChromaDB_VectorStore是Vanna已经内置支持的LLM和VectorDB。
假如你必要支持非内置支持的LLM和vectorDB，则必要首先扩展出自己的LLM类与VectorDB类，
实现必要的方法（具体可参考官方文档），然后再扩展出自己的Vanna对象。

参考文献

[1] How accurate can AI generate SQL? (vanna.ai)
[2] https://github.com/vanna-ai/vanna
[3] https://vanna.ai/docs
[3] Vanna-ai: 当地部署OpenAI兼容大模型及向量数据库
[4] Vanna-ai :基于RAG的TextToSql实现方案
[5] Vanna 用 RAG的方法做Text2SQL系统

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