深入了解Text2SQL开源项目（Chat2DB、SQL Chat 、Wren AI 、Vanna） ...

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在数据驱动决策的期间，将天然语言查询转化为结构化查询语言（SQL）的能力变得日益紧张。无论是小型创业公司还是大型企业，都希望可以大概更轻松地从海量的数据中发掘出有代价的见解。然而，对于那些不熟悉SQL或者数据库架构的用户来说，直接编写复杂的查询语句往往是一个巨大的挑战。正是为了解决这一标题，Text2SQL技术应运而生，它允许用户通过简朴的天然语言描述来获取他们所需的数据库信息。
比年来，随着人工智能和呆板学习领域的敏捷发展，Text2SQL技术也取得了显著的进步。多个开源项目如雨后春笋般涌现，它们致力于降低非技术人员与数据库交互的门槛，同时提高专业开发人员的工作服从。在这篇文章中，我们将深入探究几个具有代表性的Text2SQL开源项目：Chat2DB、SQL Chat、Wren AI 和 Vanna。这些项目不但展示了当前Text2SQL技术的最高水平，还预示了未来该领域可能的发展方向。
在文章：Text2SQL（NL2sql）对话数据库：设计、实现细节与挑战
Text2SQL毗连数据库的实践细节及示例代码
有更多的Text2SQL知识了解。
1.Chat2DB

GitHub Star ：17.5k stars
GitHub链接地址：https://github.com/CodePhiliaX/Chat2DB
可私有化摆设。

快速入门文档链接：https://chat2db-ai.com/resources/docs/start-guide/getting-started
功能:
1.创建数据库毗连
数据库毗连是使用Chat2DB的第一步，需要毗连到你的数据库才气举行后续的操纵。点击左侧的数据库毗连，然后点击New connection，选择你使用的数据库，填写数据库毗连信息，点击保存即可。
2.创建 AI 数据集
创建毗连后，会有一个弹窗询问你是否需要设置 AI 数据集。设置 AI 数据集可以更好地资助 AI 理解你的数据库表结构，天生更正确的答案。这也是 Chat2DB 的一大亮点。
3.使用 Chat2DB 数据库开发
毗连成功后，可以双击毗连或右键进入毗连，然后可以在Chat2DB中举行数据库的增删改查操纵，也可以使用AIGC能力，直接使用天然语言查询数据库，也可以使用SQL转天然语言。
4.已支持的数据库：

5.AI 天生报表
AI自动天生报表系统可以大概根据用户的特定需求，自动从多个数据源中提取数据，并基于这些数据的特点和趋势天生高度定制化的报表。 这些报表不但包罗丰富的图表、表格以及汇总数据，还可以大概通过先进的分析算法提供深入的洞察，资助用户更直观地理解数据背后的含义，从而支持高效决策。
6.AI 对话

• AI建表
  
• AI 数据集
  
• AI SQL 优化
  
• AI SQL 转化
  
• RestAPI接口
  
• Excel 智能问答
  
• AI文本天生图表
  
• AI SQL 智能提示
  
• AI SQL 转天然语言
  
• AI 天然语言天生 SQL
  

2.SQL Chat

GitHub Star ：4.7k stars
GitHub链接地址：https://github.com/sqlchat/sqlchat
支持本地摆设
SQL Chat 是一种基于谈天的 SQL 客户端，它使用天然语言与数据库通讯，实现对数据库的查询、修改、添加和删除等操纵。

SQL Chat 是由 Next.js 构建的，它支持以下数据库，并将随着时间的推移支持更多:

• MySQL
  
• PostgreSQL
  
• MSSQL
  
• TiDB Cloud
  

功能：
数据隐私掩护：所有数据库毗连设置仅存储在本地浏览器中，用户可通过浏览器设置清除这些数据。确保了毗连信息的安全性和隐私性。
API交互限制：仅有数据库模式信息被发送至OpenAI API，任何表数据均不上传，保障数据安全。
数据库毗连能力：提供直接毗连公网数据库的功能，便于用户即时查询。
查询执行限定：支持对毗连的数据库执行查询操纵，但限制于查询，不支持如INSERT等其他SQL操纵。
SQL优化建议：可以大概根据提供的SQL语句给出常规优化建议，特殊是对于复杂的长SQL语句有良好的分析能力。
集成会话功能：包罗SQL查询执行认证的会话功能，增强用户体验。
现有范围性：如今会话功能仅限于SQL查询操纵，若能扩展至全部SQL操纵（包括写操纵和DDL语句），将极大提升管理数据库的便利性。
3.Wren AI

GitHub Star ：2.2k stars
GitHub链接地址：https://github.com/Canner/WrenAI
支持本地摆设
Wren AI 是一个开源的 SQL AI 署理，它使数据、产物和业务团队可以大概通过谈天、内置精心设计的直观 UI 和 UX 以及与 Excel 和 Google 表格等工具无缝集成来获取见解。将 RAG 与 LLM 结合使用以查询数据库.
结合RAG（检索增强天生，Retrieval-Augmented Generation）和LLM（大语言模子，Large Language Models）以查询数据库是一个复杂的过程，涉及到多个技术和方法的融合。通过将这两个技术结合起来，可以提高信息检索和天然语言处理任务的服从和正确性。然而，正如你所指出的，这个过程在四个关键阶段面临着挑战：上下文收集、检索、SQL 天生和协作。下面是这些挑战的详细分析以及可能的解决方案，以便优化内容用于写博客。
第1阶段：上下文收集挑战
互操纵性和数据链接
挑战：差别泉源的数据和元数据服务之间的互操纵性，以及将数据与文档存储中的元数据相关联。
解决方案：采用统一的数据模子和标准化接口来促进跨系统的信息交换。使用语义网技术如RDF（资源描述框架）和OWL（Web本体语言）可以资助创建丰富的上下文关联。
第2阶段：检索挑战
向量存储优化和语义搜索精度
挑战：优化向量存储以提高搜索服从，同时确保语义搜索可以大概正确理解查询意图。
解决方案：使用先进的呆板学习算法改进向量索引策略，并采用预练习的语言模子举行语义解析，以增强查询理解和效果排序。
第3阶段：SQL天生挑战
SQL查询的正确性和方言适应性
挑战：天生符合语法且可执行的SQL查询，并适应差别数据库系统的特定SQL方言。
解决方案：练习专门针对SQL天生的LLM，并集成对多种数据库系统的知识。可以考虑使用模板或模式匹配来辅助天生兼容的查询。
第4阶段：协作挑战
集体知识积累和访问控制
挑战：有效整合用户反馈以改进系统性能，同时遵守构造的数据访问政策和隐私法规。
解决方案：创建社区驱动的知识库平台，允许用户提交改进建媾和错误陈诉。对于访问控制，应实施细粒度的权限管理机制，确保只有授权人员能访问敏感数据。
功能：

• 以任何语言处理数据
  Wren AI 会说您的语言，例如英语、德语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、中文等。通过向 Wren AI 询问您的业务标题来解锁有代价的见解。它逾越了表面的数据分析，揭示了有意义的信息，并简化了从埋伏客户评分模板到客户细分的答案获取过程。
  
• 具有精心设计的 UI/UX 的语义索引
  Wren AI 实施了语义引擎架构来提供您业务的 LLM 上下文;您可以轻松地在数据架构上创建一个逻辑体现层，以资助 LLM 更多地了解您的业务环境。
  
• 使用上下文天生 SQL 查询
  借助 Wren AI，您可以使用“建模界说语言”处理元数据、架构、术语、数据关系以及盘算和聚合背后的逻辑，从而淘汰重复编码并简化数据联接。
  
• 无需编写代码即可获得见解
  在 Wren AI 中开始新对话时，您的标题将用于查找最相关的表。从这些中，LLM 天生三个相关标题供用户选择。您还可以提出后续标题以获得更深入的见解。
  
• 轻松导出和可视化您的数据
  Wren AI 提供无缝的端到端工作流程，使您可以大概轻松地将数据与 Excel 和 Google 表格等流行的分析工具毗连起来。这样，您的见解仍然可以访问，从而可以使用您最熟悉的工具举行进一步分析。
  

Wren A开源的主要特点在于创建数据模子

数据模子确实为数据库或信息系统中数据的结构和关系提供了一个概念框架，而Wren AI中的“模子”、“视图”以及“实体关系图（ERD）”等概念则是这一框架的详细实现情势。下面我们将详细表明这些组件如何在Wren AI环境中运作，而且它们是如何资助用户更好地理解和操纵数据的。
- 模子
在Wren AI中，“模子”不但仅是指传统意义上的数据模子，它是一个更复杂的单元，集成了架构、元数据、关系、盘算字段以及其他自界说语义信息。这意味着每个模子都不但仅是数据的容器，而且是具有丰富描述的数据对象集合，可以大概表达数据之间的复杂关系和逻辑。通过这种方式，模子可以资助人们和AI服务更深刻地理解数据的本质，从而提高数据分析和决策的质量。
- 视图
视图作为虚拟表，是Wren AI的一个紧张特性，它允许用户基于一个或多个基础模子的数据创建定制化的展示。与实际存储数据的表差别，视图并不直接存储数据，而是根据预界说的查询动态天生效果集。这种机制不但节省了存储空间，还提供了灵活性，让用户可以根据需要快速调解数据展示的方式。此外，通过“另存为视图”的功能，用户可以保存特定的查询效果，以便于日后重复使用或分享。

• 实体关系图（ERD）
  

实体关系图是在Wren AI的建模页面提供的可视化工具，用于直观地展示各个模子及其相互之间的关系。ERD以图形化的方式呈现了系统内的数据结构，使用户可以大概轻松识别数据元素之间的关联，如一对一、一对多或多对多的关系。在这个图表中，模子通常用蓝色块体现，而视图则用绿色块标识，这样的颜色区分有助于快速辨识差别的数据结构类型。ERD对于设计和理解复杂的数据模子特殊有用，由于它可以大概清晰地揭示数据之间的联系，促进团队成员间的沟通和协作。
总的来说，Wren AI通过其模子、视图和ERD等功能，为用户提供了一套强盛的工具来管理和分析数据，确保数据可以大概被高效地构造起来以满足业务需求。这些特性共同作用，不但提高了数据处理的服从，也增强了用户对数据的理解和掌控能力。
4.Vanna

GitHub Star ：12.3k stars
GitHub链接地址：https://github.com/vanna-ai/vanna
支持本地摆设
Vanna 的核心是一个 Python 软件包，它使用检索增强来资助您使用 LLM 为数据库天生正确的 SQL 查询。

Vanna 通过两个简朴的步骤工作 - 在数据上练习 RAG“模子，然后提出标题，这些标题将返回 SQL 查询，这些查询可以设置为在向量数据库上自动运行。
练习 RAG“模子：
数据包罗建表语句、相关的SQL查询示例以及对表或字段的注释等文档信息。这些信息将被转化为向量情势（即举行Embedding），并存储在专门的向量库中。这些向量体现使得系统可以大概高效地理解和检索结构化数据的相关信息。
标题处理与SQL天生：
向Vanna提出一个标题时，系统会在向量库中搜索与该标题最相关的信息。
检索到的相关信息会被通报给大型语言模子，它根据上下文天生适当的SQL查询。
天生的SQL查询可以直接设置为自动执行，以在您的数据库上运行，从而快速获得所需的数据效果。
选择 Vanna.AI 的缘故原由可以归结为几个关键上风：

• 透明度与灵活性：Vanna Python包以及前端集成的开源性质意味着用户可以获得完备的代码透明度，而且可以根据自己的需求举行定制或修改。这对于那些希望在自己的基础办法上运行解决方案、保持对技术栈完全控制的企业尤其有吸引力。
  
• 复杂数据集的高精度练习数据相关性：Vanna的性能直接与其所吸收的练习数据量成正比。更多的练习数据可以大概提高模子对于大型复杂数据集的理解和处理能力，从而提升查询效果的正确性。这对于拥有大量历史数据或者需要处理复杂查询的企业来说是一个紧张的卖点。
  
• 数据隐私掩护：Vanna 设计之初就考虑到了安全性，确保数据库内容不会被发送到 LLM（除非特定功能要求），而且元数据存储层仅能访问架构、文档和查询信息。这种设计极大地淘汰了敏感数据暴露的风险，符合严格的隐私法规和企业内部的安全政策。
  
• 连续改进：随着用户的使用频率增加，Vanna的模子会通过不断添加新的练习数据来优化自身的性能。这意味着系统会随着时间推移变得更加智能和高效，无需人工干预即可自我调解以适应变革的数据模式。
  
• 广泛的兼容性：Vanna 提供了对多种流行数据库如 Snowflake、BigQuery、Postgres等的原生支持，而且允许用户轻松创建自界说毗连器以适配其他类型的数据库，支持多种大模子及向量数据库。
  
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• 多样的展示方式：Vanna 支持从 Jupyter Notebook 到 Slackbot、Web 应用程序、Streamlit应用程序等多种前端展示情势，乃至可以集成到客户的 Web应用程序中。
  

运行原理：
当你向Vanna提出标题时，系统将遵循一个优化的流程来确保提供正确且高效的SQL查询相应：

• 系统首先会在练习数据中查找是否有过类似的提问记载。如果找到了相似的标题，它会使用那些已经被验证正确的SQL查询作为参考。
  
• 若未找到匹配项，系统则会依据现有的数据界说语言（DDL）、相关文档或引导性查询来举行处理。
  
• 接着，专门针对您架构定制的Vanna模子会基于上述信息天生相应的SQL查询。
  
• 天生的SQL查询会被执行以验证其正确性和有效性。一旦通过验证，此查询就会被参加到练习数据集中，成为未来查询的一个可靠泉源。
  
• 如果SQL查询未能通过验证，则会有分析师参与，对查询举行修正，并将正确的版本纳入练习数据。
  

通过这个不断迭代和学习的过程，Vanna逐渐加深了对您数据库模式的理解，从而可以大概更加精准地相应更多类型的标题，并随着时间推移不断提高其性能和正确性。

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