文章目录 前言一、优化方向二、干就完了一次性生成多个Question-SQL对先生成一个问题，再根据DDL和业务数据生成SQL 总结 前言 前阵子写了篇Text2SQL的简单介绍，发现其也是RAG只会，写下了Text2SQL之不装了，我也是RAG 最近也一直在做Text2SQL的优化，于是把自己的一些心得，总结于这篇文章。 一、优化方向 既然本质是RAG，那顺着RAG的

github项目地址：vanna-ai/vanna: 🤖 与 SQL 数据库聊天📊。通过 LLMs使用RAG进行准确的TextToSQL的生成工作 🔄 。 Vanna 是 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生成）框架，用于 SQL 生成和相关功能。 0802.mp4 用户接口 这些是使用 Vanna 构建的一些用户接口。您可以按原样使用这些接口，也可以将其用作

NL2SQL进阶系列(3)：Data-Copilot、Chat2DB、Vanna Text2SQL优化框架开源应用实践详解[Text2SQL] NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL] NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年

跟数据库对话机器人对话，我可不止一个问题。 可能基于第一句问话，还有第二句、第三句问话。。。第N句对话。所以本文测试了多轮对话功能。 单轮对话的环境搭建参考博客 Text-to-SQL 工具Vanna + MySQL本地部署 | 数据库对话机器人 我的数据是这样 1. 基础配置 import vannafrom vanna.remote import VannaDefaultfr

LLMs之Vanna：Vanna(利用自然语言查询数据库的SQL工具+底层基于RAG)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Vanna的简介 1、用户界面 2、RAG vs. Fine-Tuning 3、为什么选择Vanna？ 4、扩展Vanna Vanna的安装和使用方法 1、安装 2、训练 (1)、使用DDL语句训练 (2)、使用文档训练 (3)、使用SQL训