Vanna
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Vanna
紹介 :
Vannaは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術を用いたオープンソースのPythonフレームワークであり、SQL生成および関連機能に使用されます。RAGモデルをトレーニングすることで、自然言語の質問をSQLクエリに変換し、ユーザーが質問形式でデータベースとやり取りできるようにします。Vannaの主な利点には、高い精度、安全性、プライバシー、自己学習能力があり、あらゆるSQLデータベースに対応しています。
ターゲットユーザー :
["データアナリスト:自然言語でSQLクエリを迅速に生成し、作業効率を向上させます。","データベース管理者:SQL構文を深く理解する必要なく、データベースを管理およびクエリできます。","開発者:Vannaをアプリケーションに統合し、エンドユーザーにより直感的なデータベースインタラクションを提供します。","ビジネスアナリスト:プログラミングに不慣れでも、質問によって必要なデータの洞察を得ることができます。"]
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 78.1K
使用シナリオ
売上報告書のSQLクエリを生成する。
特定の条件に合致する顧客データをクエリする。
データの視覚化グラフを自動生成する。
製品特徴
RAGモデルのトレーニング:特定のデータでモデルをトレーニングしてSQLクエリを生成します。
自然言語クエリ:ユーザーは自然言語で質問でき、VannaがSQLに変換します。
様々なデータベースへの対応:Pythonで接続可能なあらゆるSQLデータベースに接続できます。
ユーザーインターフェースのカスタマイズ:Jupyter Notebook、Streamlit、Flask、Slackなどのインターフェースを提供します。
自動グラフ作成:SQLクエリ結果の自動Plotlyグラフを生成します。
自己学習メカニズム:ユーザーからのフィードバックによって自己改善し、クエリの精度を向上させます。
安全性とプライバシー:データベースの内容はLLMまたはベクトルデータベースに送信されません。
拡張性の高さ:あらゆるデータベース、LLM、ベクトルデータベースに接続できます。
使用チュートリアル
Vannaのインストール:ドキュメントの説明に従って必要なPythonパッケージをインストールします。
接続の設定:データベース接続とLLMの設定を行います。
モデルのトレーニング:DDL文、ドキュメント、SQLクエリを使用してRAGモデルをトレーニングします。
質問によるSQL生成:自然言語で質問し、対応するSQLクエリを取得します。
SQLの実行:生成されたSQLクエリをデータベースで実行します。
結果の取得:クエリ結果と自動生成されたグラフを確認します。
フィードバックによる学習:実行結果に基づいてフィードバックを提供し、モデルの自己改善を促します。
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