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.