Vanna：让SQL飞起来的开源RAG神器，数据分析师的终极外挂！

摘要：各位数据玩家、SQL苦手、AI爱好者们，今天我要给大家安利一个能让你“SQL自由”的神器——Vanna！别看名字像个文艺女青年，实际上它可是MIT开源、Python生态、RAG（检索增强生成）领域的顶流选手，专为SQL自动生成和数据分析而生。你还在为写SQL头

各位数据玩家、SQL苦手、AI爱好者们，今天我要给大家安利一个能让你“SQL自由”的神器——Vanna！别看名字像个文艺女青年，实际上它可是MIT开源、Python生态、RAG（检索增强生成）领域的顶流选手，专为SQL自动生成和数据分析而生。你还在为写SQL头秃、为业务需求抓耳挠腮？Vanna能让你一句话问出SQL，轻松对接你的数据库，自动出表、出图、出洞见，堪称AI时代的“数据魔法棒”！

今天这篇文章，我会用风趣幽默的方式，带你从入门到精通，深度剖析Vanna的原理、玩法和应用场景，让你看完后不仅会用，还能装X，分分钟在同事面前成为“SQL AI大师”！

一、什么是Vanna？它凭什么这么牛？

Vanna，表面上是个Python包，实际上是你数据分析路上的“外挂”。它基于RAG（检索增强生成）技术，能把自然语言问题自动转成SQL，并且还能直接跑在你的数据库上，自动生成可视化图表。你不用懂RAG底层原理，也不用会深度学习，只需要两步：

训练（Train）：把你的数据库结构、业务文档、历史SQL喂给Vanna。

提问（Ask）：用自然语言问业务问题，Vanna自动生成SQL并执行，结果直接出表、出图。

是不是有点像ChatGPT？但Vanna专为数据分析和SQL生成优化，支持各种主流LLM（大模型）、向量数据库和SQL数据库，灵活性爆表。

二、RAG是什么鬼？和Fine-Tuning有啥区别？

先来科普下RAG。RAG（Retrieval-Augmented Generation）直译叫“检索增强生成”，意思就是：在大模型生成答案时，先去知识库里“查查资料”，再生成更靠谱的答案。比如你问“公司今年销售额前十客户是谁”，Vanna先查你的数据库结构和历史SQL，再生成最优SQL，跑出来直接给你答案。

那Fine-Tuning（微调）呢？就是把你的数据拿去训练大模型，让它“记住”你的业务。但微调有几个大坑：

慢：训练时间长，动辄几小时、几天。

贵：算力贵、云费用高。

不灵活：数据变了还得重训，升级大模型还得重来。

而RAG的优势是：

快：不训练大模型，只更新知识库。

便宜：本地跑，算力消耗低。

灵活：随时换大模型、换数据库，未来可期。

Vanna就是RAG路线的典范，轻松“上手即用”，让你SQL生成快到飞起。

三、Vanna支持哪些大模型、数据库、向量库？兼容性炸裂！

Vanna的兼容性，真是让人感动到哭。市面上主流的大模型、向量数据库、SQL数据库，它都能无缝对接。下面给大家列个表，感受下什么叫“全家桶”：

支持的大模型（LLM）：

OpenAI（GPT-3.5、GPT-4等）

Anthropic（Claude）

Google Gemini

HuggingFace（开源模型随便接）

AWS Bedrock

Ollama（本地大模型）

百度千帆、通义千问、智谱等国产大模型

支持的向量数据库（Vector Store）：

AzureSearch

Opensearch

PgVector

PineCone

ChromaDB

FAISS

Marqo

Milvus

Qdrant

Weaviate

Oracle向量引擎

支持的SQL数据库：

PostgreSQL、MySQL

PrestoDB、Apache Hive

ClickHouse、Snowflake

Oracle、SQL Server

BigQuery、SQLite、DuckDB

只要Python能连的SQL数据库，Vanna都能搞定！

支持的用户界面：

Jupyter Notebook（数据分析师的最爱）

Streamlit（快速Web可视化）

Flask（自定义Web服务）

Slack（企业IM集成）

你还可以自己DIY前端

一句话总结：你有啥，Vanna就能用啥！

四、Vanna的核心玩法：两步上手，SQL生成so easy！Step 1：安装Vanna

一句pip，轻松搞定：

pip install vanna

有些高级功能需要额外包，具体看官方文档。

Step 2：导入&初始化

假如你用OpenAI大模型+ChromaDB向量库，代码如下：

fromvanna.openai.openai_chatimportOpenAI_Chat
fromvanna.chromadb.chromadb_vectorimportChromaDB_VectorStore

classMyVanna(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-...'})# 填你的API Key和模型名

如果你用其他大模型或向量库，只要换下import和config即可，灵活得一批。

Step 3：训练你的Vanna

Vanna的训练不是深度学习那种“炼丹”，而是“喂知识”！

1. 喂DDL（数据库结构）vn.train(ddl="""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT
)
""")

这样Vanna就知道你有个customers表，包含id、name、age字段。

2. 喂业务文档

有些业务术语、定义，可以直接喂给Vanna：

vn.train(documentation="我们的VIP客户定义为年消费超过10万的客户。")
3. 喂历史SQL

你以前写过的SQL，也能直接“投喂”：

vn.train(sql="SELECT name, age FROM customers WHERE name = '张三'")

Vanna越“吃”得多，生成SQL越准确！你可以把公司的数据字典、业务文档、常用SQL全都塞进去，Vanna立刻成为你的“SQL小助手”。

Step 4：用自然语言提问，自动生成SQL

魔法时刻到了！你只需一句自然语言：

vn.ask("销售额排名前十的客户是谁？")

Vanna自动生成SQL，比如：

SELECTc.nameAScustomer_name,SUM(o.amount)AStotal_sales
FROMcustomers c
JOINorders oONc.id = o.customer_id
GROUPBYc.name
ORDERBYtotal_salesDESC
LIMIT10;

如果你连上了数据库，Vanna还能直接帮你执行，表格、图表自动生成，连Plotly可视化都给你安排上！

是不是很爽？再也不用苦哈哈地查表结构、写SQL、调BUG了！

五、Vanna的进阶玩法：自学习、反馈优化、全平台集成

Vanna不只是个“SQL生成器”，它还能自学习、自动优化，让你用得越久越顺手！

1. 自学习（Auto-Train）

在Jupyter Notebook里，Vanna能自动记录你执行成功的SQL，下次遇到类似问题，直接复用，越来越准。

在Web、Slack等前端，可以让用户对SQL结果点赞/点踩，Vanna自动优化未来答案。

2. 数据安全，隐私无忧

你的数据库内容不会上传到大模型或云端，所有SQL执行都在本地。

只用元数据和文档训练，业务数据安全有保障。

3. 支持任意SQL数据库

只要Python能连的数据库，Vanna都能搞定。MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse、Snowflake……你想得到的它都能连！