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RSS订阅原创 VannaAI 介绍及使用 - 第四篇
本篇主要记录实际使用的案例，仅供参考，请大家继续关注指正。从上述的改造方式，我们实现了项目背景中提到的需求，既能保留text-to-sql的功能，又能处理自然语言对话的逻辑。这里我也抛砖引玉的提出一点思考：1.在实际应用场景中如何实现上下文联动呢，我们项目中用到了设置sessionId，来作为是否为同一对话的标记，但也是会收到Vanna的prompt影响，并没有很好的效果。还有就是因为我们不想让gpt知道我们的商业数据，所以也很难让大模型根据前面的sql查询结果做出有效回答。
2024-07-16 16:21:54
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原创 VannaAI 介绍及使用 - 第三篇
前面两篇，对Vanna的一些原理和基本使用进行的总结，本篇将根据Vanna提供的多样化配置进行体验尝试，并共同来探索一下Vanna源码，有不正之处请友友们指正。先做一些说明：1.我本地目前使用的是 python3.12版本，Vanna是0.5.5版本，不同版本的包可能源码会有些许区别，但主体是一致的。2.因为Vanna默认是使用chatGPT3.5，我自己本地测试连接其他LLM是通过代理服务实现的，有条件的可以自己部署大模型尝试，本文仅作为自主体验的记录，仅供参考。
2024-07-15 11:08:14
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原创 VannaAI 介绍及使用 - 第二篇
以上是在本地初步体验Vanna的几种方式，根据个人情况可以去一一尝试。Vanna还提供了个性化的配置，比如不同的向量数据库，LLM大模型以及不同的数据库。我将在第三篇内容中，用案例去展示如何个性化的配置Vanna，体验不同大模型进行问题回答。
2024-07-10 15:49:40
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原创 VannaAI 介绍及使用 - 第一篇
Vanna 是一个基于 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，专注于 SQL 生成和相关功能。它允许用户在自己的数据上训练一个 RAG “模型”，然后通过自然语言提问，生成在数据库上运行的 SQL 查询语句，并将查询结果以表格和图表的方式展示给用户。Vanna 的核心目标是简化数据库交互，让用户无需精通 SQL 即可从数据库中提取有价值的信息。
2024-06-05 18:00:53
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