使用 Azure OpenAI、Vanna 托管向量数据库（推荐）为 SQLite 生成 SQL¶
此笔记本介绍了使用 vanna Python 包利用 AI（RAG + LLMs）生成 SQL 的过程，包括连接数据库和进行训练。如果您还没有准备好在自己的数据库上进行训练，仍然可以使用示例 SQLite 数据库试用。
您想使用哪个 LLM？
-
通过 Vanna.AI 使用 OpenAI（推荐）免费使用 Vanna.AI 生成您的查询
-
OpenAI使用您自己的 API 密钥使用 OpenAI
-
[已选择] Azure OpenAI如果您在 Azure 上部署了 OpenAI 模型
-
通过 Mistral API 使用 Mistral如果您有 Mistral API 密钥
-
其他 LLM如果您有其他 LLM 模型
您想将“训练”数据存储在哪里？
-
[已选择] Vanna 托管向量数据库（推荐）免费使用 Vanna.AI 托管的向量数据库 (pgvector)。无需额外设置，可在不同机器上使用。
-
ChromaDB免费在本地使用 ChromaDB 的开源向量数据库。无需额外设置——所有数据库文件将在本地创建和存储。
-
Marqo免费在本地使用 Marqo。需要额外设置。或者使用他们的托管选项。
-
其他向量数据库使用任何其他向量数据库。需要额外设置。
设置¶
In [ ]
%pip install 'vanna[openai]'
In [ ]
from vanna.openai.openai_chat import OpenAI_Chat
from openai import AzureOpenAI
from vanna.vannadb.vannadb_vector import VannaDB_VectorStore
In [ ]
class MyVanna(VannaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):
def __init__(self, config=None):
VannaDB_VectorStore.__init__(self, vanna_model=MY_VANNA_MODEL, vanna_api_key=MY_VANNA_API_KEY, config=config)
OpenAI_Chat.__init__(self, client=AzureOpenAI(...), config=config) # Make sure to put your AzureOpenAI client here
vn = MyVanna(config={'model': 'gpt-4-...'})
您想查询哪个数据库？
-
Postgres
-
Snowflake
-
BigQuery
-
[已选择] SQLite
-
其他数据库使用 Vanna 为任何 SQL 数据库生成查询
In [ ]
vn.connect_to_sqlite('my-database.sqlite')
训练¶
您只需训练一次。除非您想添加更多训练数据，否则不要再次训练。
In [ ]
df_ddl = vn.run_sql("SELECT type, sql FROM sqlite_master WHERE sql is not null")
for ddl in df_ddl['sql'].to_list():
vn.train(ddl=ddl)
In [ ]
# The following are methods for adding training data. Make sure you modify the examples to match your database.
# DDL statements are powerful because they specify table names, colume names, types, and potentially relationships
vn.train(ddl="""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS my-table (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT
)
""")
# Sometimes you may want to add documentation about your business terminology or definitions.
vn.train(documentation="Our business defines OTIF score as the percentage of orders that are delivered on time and in full")
# You can also add SQL queries to your training data. This is useful if you have some queries already laying around. You can just copy and paste those from your editor to begin generating new SQL.
vn.train(sql="SELECT * FROM my-table WHERE name = 'John Doe'")
In [ ]
# At any time you can inspect what training data the package is able to reference
training_data = vn.get_training_data()
training_data
In [ ]
# You can remove training data if there's obsolete/incorrect information.
vn.remove_training_data(id='1-ddl')
询问 AI¶
每当您提出新问题时，它将找到 10 条最相关的训练数据，并将其用作 LLM 提示的一部分来生成 SQL。
In [ ]
vn.ask(question=...)
启动用户界面¶
In [ ]
from vanna.flask import VannaFlaskApp
app = VannaFlaskApp(vn)
app.run()
