Vanna AI
Zilliz Cloud and Vanna combine vector search and RAG for improved SQL generation.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.Vanna 소개
Vanna는 SQL 생성 및 관련 작업을 위해 설계된 오픈 소스 Python RAG(검색 증강 생성) 프레임워크입니다. 데이터에 대한 RAG 모델 학습과 사용자 질문에 기반한 SQL 쿼리 생성이라는 두 가지 주요 단계로 작동합니다. Vanna는 보안에 중점을 두고 구축되어 특별히 활성화하지 않는 한 데이터베이스 콘텐츠가 LLM으로 전송되지 않도록 보장합니다.
Vanna는 제공된 학습 데이터와 직접 연결된 기능을 통해 복잡한 데이터 세트에 대해 높은 정확도를 제공합니다. 사용자가 Vanna와 상호 작용함에 따라 학습 데이터의 보강을 통해 모델이 지속적으로 개선됩니다. Vanna는 오픈 소스이기 때문에 사용자가 자체 인프라에서 실행할 수 있으며 유연성과 제어 기능을 제공합니다.
질리즈 클라우드와 바나가 필요한 이유
질리즈 클라우드](https://zilliz.com/cloud)와 Vanna를 결합하면 지식 엔지니어링 및 SQL 생성을 위한 강력한 솔루션이 탄생합니다. 밀버스 벡터 데이터베이스를 기반으로 하는 질리즈 클라우드는 효율적인 벡터 저장 및 유사도 검색 기능을 제공합니다. 이는 Vanna의 RAG 프레임워크를 보완하여 SQL 생성을 위한 관련 정보 검색 기능을 향상시킵니다.
이러한 통합을 통해 개발자는 보다 정확하고 효율적인 SQL 생성 시스템을 구축할 수 있습니다. 질리즈 클라우드의 벡터 검색 기능을 활용하면 Vanna는 관련 학습 데이터를 보다 효과적으로 찾고 활용할 수 있어 SQL 쿼리 생성을 개선할 수 있습니다. 이는 올바른 SQL 쿼리를 생성하기 위해 정확한 정보 검색이 중요한 대규모의 복잡한 데이터 세트에 특히 유용합니다.
질리즈 클라우드와 Vanna의 작동 방식
질리즈 클라우드와 Vanna의 통합은 질리즈 클라우드의 벡터 검색 기능으로 Vanna의 RAG 프로세스를 강화하는 방식으로 작동합니다. 먼저 데이터베이스 스키마, 문서, 이전 쿼리 등 관련 데이터가 질리즈 클라우드에 벡터로 임베드되어 저장됩니다. 사용자가 질문을 하면 질리즈 클라우드가 유사도 검색을 수행하여 가장 연관성이 높은 정보를 검색합니다.
그런 다음 Vanna는 검색된 정보를 사용하여 SQL 쿼리를 생성합니다. 질리즈 클라우드의 벡터 검색 기능은 가장 관련성이 높은 컨텍스트가 Vanna의 모델에 제공되도록 하여 생성된 SQL의 정확성을 향상시킵니다. 사용자가 시스템과 상호 작용하면서 새로운 쿼리와 피드백을 Zilliz Cloud에 삽입하고 저장하여 시간이 지남에 따라 모델의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
학습
가장 좋은 시작 방법은 실습 튜토리얼을 이용하는 것입니다. 이 튜토리얼에서는 Vanna & Zilliz Cloud로 지식 엔지니어링 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다.
튜토리얼: 튜토리얼: Vanna 및 Milvus로 SQL 작성하기
다음은 몇 가지 추가 자료입니다:
- Vanna 공식 웹사이트
- Vanna 깃허브 리포지토리](https://github.com/vanna-ai/vanna)