Vanna AI

MIT license
Категории
Свободное использование
Базы данных
Самый быстрый способ получить полезную информацию из вашей базы данных, просто задавая вопросы.

Vanna AI работает в два простых шага: обучите «модель» RAG на своих данных, а затем задайте вопросы, которые вернут запросы SQL, которые можно настроить для автоматического запуска в вашей базе данных.

  1. Обучите «модель» RAG на своих данных.
  2. Задавайте вопросы.

 

If you don't know what RAG is, don't worry -- you don't need to know how this works under the hood to use it. You just need to know that you "train" a model, which stores some metadata and then use it to "ask" questions

Почему Vanna?

  1. Высокая точность для сложных наборов данных..
    • Возможности Vanna привязаны к данным обучения, которые вы ему предоставляете.
    • Больше обучающих данных означает более высокую точность для больших и сложных наборов данных.
  2. Безопасность и конфиденциальность.
    • Содержимое вашей базы данных никогда не отправляется в базу данных LLM.
    • Выполнение SQL происходит в вашей локальной среде.
  3. Самообучение.
    • При использовании через Jupyter вы можете выбрать «автоматическое обучение» на запросах, которые были успешно выполнены.
    • При использовании через другие интерфейсы диалоговое окно может предлагать пользователю оставить отзыв о результатах.
    • Запрос SQL сохраняется для дальнейшего использования и делает будущие результаты более точными.
  4. Поддерживает любую базу данных SQL.
    • Сервис позволяет вам подключаться к любой базе данных SQL.
  5. Выберите подходящий интерфейс.
    • Большинство людей начинают с Jupyter Notebook.
    • Предоставляйте конечным пользователям доступ через Slackbot, веб-приложение, приложение Streamlit или пользовательский интерфейс.

 

Сравнение точности LLM при генерации запросов.

Как добиться высокой точности SQL с помощью ИИ. Все зависит от данных обучения, которые вы ему предоставляете, и в этом помогает Vanna AI

Процесс работы Vanna