Vanna AI
Zilliz Cloud and Vanna combine vector search and RAG for improved SQL generation.
この統合を無料で利用するバンナについて
VannaはオープンソースのPython RAG (Retrieval-Augmented Generation)フレームワークで、SQL生成と関連タスクのために設計されています。Vannaは主に2つのステップで動作します: データ上でRAGモデルを学習し、ユーザーの質問に基づいてSQLクエリを生成します。Vannaはセキュリティに重点を置いて構築されており、特別に有効化されていない限り、データベースの内容がLLMに送信されないようになっている。
Vannaは複雑なデータセットに対して高い精度を提供し、その能力は提供されたトレーニングデータと直接結びついています。ユーザーがVannaと対話することで、モデルはトレーニングデータの増強を通じて継続的に改善されます。Vannaはオープンソースであるため、ユーザーは独自のインフラストラクチャ上で実行することができ、柔軟性と制御性を提供します。
なぜジリズクラウドとバンナなのか
Zilliz Cloud](https://zilliz.com/cloud)とVannaを組み合わせることで、知識工学とSQL生成のための強力なソリューションが生まれます。MilvusベクトルデータベースをベースとしたZilliz Cloudは、効率的なベクトルストレージと類似検索機能を提供する。これはVannaのRAGフレームワークを補完し、SQL生成のための関連情報検索能力を強化する。
この統合により、開発者はより正確で効率的なSQL生成システムを構築することができます。Zilliz Cloudのベクトル検索機能を活用することで、Vannaは関連するトレーニングデータをより効果的に検索・活用することができ、SQLクエリ生成の改善につながります。これは、正確なSQLクエリを生成するために正確な情報検索が重要な、大規模で複雑なデータセットにとって特に有益です。
Zilliz CloudとVannaの仕組み
Zilliz CloudとVannaの統合は、VannaのRAGプロセスをZilliz Cloudのベクトル検索機能で強化することで機能する。まず、データベーススキーマ、ドキュメント、過去のクエリなどの関連データがZilliz Cloudにベクトルとして埋め込まれ、保存される。ユーザが質問をすると、Zilliz Cloudは類似検索を行い、最も関連性の高い情報を取得する。
そして、Vannaはこの検索された情報を使ってSQLクエリを生成する。Zilliz Cloudのベクトル検索機能により、最も関連性の高いコンテキストがVannaのモデルに提供され、生成されるSQLの精度が向上します。ユーザがシステムを操作するにつれて、新しいクエリやフィードバックがZilliz Cloudに組み込まれ、保存され、時間の経過とともにモデルのパフォーマンスが継続的に改善されます。
学ぶ
チュートリアルから始めるのが一番です。このチュートリアルでは、Vanna & Zilliz Cloudを使ってナレッジエンジニアリング・アプリケーションを構築する方法を説明します。
チュートリアルVannaとMilvusでSQLを書く
さらにいくつかのリソースがあります：
- Vanna公式ウェブサイト
- Vanna GitHubリポジトリ](https://github.com/vanna-ai/vanna)