简述建设一个网站的基本步骤如何设计一个网站没灵感

本文章讲解的是生成SQL模型与工具，能够通过文字转为SQL命令 简化SQL命令。
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Vanna概要

Vanna是一个基于检索增强（RAG）的SQL生成框架，使用大型语言模型（LLM）来生成SQL查询。

工作原理

训练阶段：通过将建表语句（DDL）、相关SQL查询示例以及对表或字段的注释等文档信息转化为向量形式（Embedding），并存储在向量数据库中。
问题处理与SQL生成阶段：当用户提出问题时，系统会在向量库中搜索与问题最相关的信息，然后将这些信息传递给LLM，由LLM生成SQL查询。

技术介绍

1.基于检索增强（RAG）

定义：RAG 旨在通过在生成文本的过程中引入外部知识检索，来增强生成模型的性能和效果。它允许模型在生成内容时，能够动态地从大规模的知识数据库中检索相关信息，并将这些信息融合到生成的文本中。

原理：RAG 模型一般由检索器和生成器两部分组成。检索器负责根据输入的提示或问题，从预先构建的知识图谱、文档库等数据源中检索出最相关的信息片段。生成器则以检索到的信息以及输入提示为条件，利用**生成式模型（如 Transformer 架构）**来生成自然流畅的文本。

大白话：人工智能在 “说话” 或者 “创作” 的时候，能先去 “查资料”，然后把查到的有用信息揉到它说的话或者写的内容里

2.大型语言模型（LLM）

大型语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习技术的人工智能模型，具有强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理领域取得了显著的成果

3.向量数据库

向量数据库是一种专门用于存储、索引、查询和检索高维向量数据的数据库系统，特别适合处理非结构化数据（如图像、音频、文本等），能够实现传统数据库难以完成的高级分析和相似性搜索
适用于非结构化数据 存储的是向量 类似关系型数据库
Milvus：开源的高性能向量数据库
ChromaDB: 开源的向量数据库

如何使用Vanna

1.安装环境依赖

安装 Vanna
安装向量数据库
安装 LLM 客户端

2.配置向量数据库与使用的LLM

初始化向量数据库
配置 LLM（openai）
结合向量数据库和 LLM （如chromadb向量数据库，openai）

3.连接数据库

连接数据库（如mysql）mysq可以通过容器启动使用

4.训练 RAG

DDL 建表语句训练

vn.train(ddl="""
CREATE TABLE `goods` (`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(150) NOT NULL,`cate_name` varchar(40) NOT NULL,`brand_name` varchar(40) NOT NULL,`price` decimal(10,3) NOT NULL DEFAULT '0.000',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22 DEFAULT CHARSET=utf8;
""")

文档训练（告知模型特殊字段含义等）

vn.train(documentation="""
goods表中的字段cate_name为电脑类型，包括：笔记本、游戏本、超极本、平板电脑、台式机、服务器/工作站、笔记本配件
""")

示例 SQL 查询训练

vn.train(question="华硕品牌的笔记本的平均价格是多少？",sql="SELECT AVG(price) AS avg_price FROM goods WHERE brand_name = '华硕' AND cate_name = '笔记本';"
)

详细的vanna实操演示

其他

vanna核心功能：

• vanna.train 训练使用
• vanna.ask 接收一个自然语言问题作为输入，输出生成的 SQL 查询语句。
• vanna.run_sql 接执行查询并获取结果 可以结合vanna.ask一起使用

vanna具备web应用功能

能够在界面上进行操作使用，用户可以无需编写 SQL 代码，即可通过自然语言交互完成复杂的数据查询和分析。降低数据分析的技术门槛。

总结

Vanna目前使用较多以及较为熟知，遇到问题更容易上网找到答案解决。
目前还有其他SQL模型与框架（SQLCoder，SQLGPT等）可以自行尝试。

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