Vanna AI：SQL生成とリレーショナルデータベース向けRAGフレームワーク 103

Vanna aiとは？

vannaは、SQLの生成とPostgreSQL、MySQL、Oracleなど複数のリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）のサポートに特化したRAGフレームワークです。vannaはデータベースのテーブル構造を自動的に取得し、自己学習機能を備えており、正しいSQLクエリの関係を保存することができます。

Vanna AIの主な特徴

• 自然言語からSQLへの変換：ユーザーは自然言語の質問を直接入力することができ、Vanna AIはそれを対応するSQLクエリに変換するため、複雑なSQL構文を習得する必要はありません。

• 高い正確性：RAGモデルのセマンティック検索とコンテキスト強化により、Vanna AIはSQL生成の正確性を大幅に向上させ、特に複雑なデータセットにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。

• 自己学習能力：Vanna AIは成功したクエリで自動的に学習することができ、ユーザーはフィードバックを提供してモデルを最適化することもできるため、段階的に正確性を向上させることができます。

• セキュリティ：ユーザーのデータベースの内容はLLMやベクターデータベースに送信されず、SQLの実行は完全にローカル環境で行われるため、データの安全性が確保されます。

• データベースのサポート：Snowflake、BigQuery、PostgreSQLなど複数のSQLデータベースをサポートしており、ユーザーはさまざまなデータベースに簡単に接続してクエリを実行できます。

• 柔軟なフロントエンドの選択：ユーザーはJupyter Notebook、Slackbot、Webアプリケーション、Streamlitアプリケーション、またはカスタムフロントエンドを使用してVanna AIと対話することができます。

Vanna AIの活用シーン

• ビジネスインテリジェンス：ビジネスアナリストが販売、顧客、在庫などのデータを迅速に取得および分析し、より迅速で正確なデータ駆動型の意思決定を促進します。

• 金融分析：金融専門家が複雑な財務データ分析とリスク評価を行うことを支援します。

• 医療研究：医療研究者が大量の臨床データから有价值な情報を抽出することをサポートします。

• 教育分野：学生や教育者が教育データをより深く理解し、分析するのに役立ちます。

• 市場調査：市場調査担当者に消費者の行動や市場動向を迅速に分析するためのツールを提供します。

Vanna AIのインストール方法

1. Vannaのインストール

pip install vanna

2. Vannaのインポートと初期化

from vanna.openai.openai_chat import OpenAI_Chat
from vanna.chromadb.chromadb_vector import ChromaDB_VectorStore
class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, OpenAI_Chat):
    def __init__(self, config=None):
        ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)
        OpenAI_Chat.__init__(self, config=config)
vn = MyVanna(config={'api_key': 'sk-...', 'model': 'gpt-4-...'})

3. Vannaの学習

vn.train(ddl="CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (...)")
vn.train(documentation="Our business defines XYZ as ...")
vn.train(sql="SELECT name, age FROM my_table WHERE ...")

4. Vannaを使用したクエリ

result = vn.ask("What are the top 10 customers by sales?")
GitHubリポジトリ：https://github.com/vanna-ai/vanna

GitHubリポジトリ：https://github.com/vanna-ai/vanna