智能问数Text2SQL Vanna windows场景验证

架构

Vanna 是一个开源 Python RAG（检索增强生成）框架，用于 SQL 生成和相关功能。

机制

Vanna 的工作过程分为两个简单步骤 - 在您的数据上训练 RAG“模型”，然后提出问题，这些问题将返回 SQL 查询，这些查询可以设置为在您的数据库上自动运行。

训练：根据您的数据训练 RAG“模型”，或者说根据数据结构构建向量库。用户可以使用 DDL 语句、文档或样例 SQL 查询对 Vanna 进行训练，让它掌握数据库的结构、业务术语和查询模式。Vanna 会将训练数据转化为向量嵌入，存储在向量数据库中，并建立元数据索引，以便于后续检索。

问问题：问Vanna关于数据的各种问题，如"上个月销量最大的5个商品"

检索：Vanna对问题的处理与其他RAG系统一样，检索对应的DDL 语句、文档或样例 SQL。

生成 SQL： Vanna 利用LLM（例如 GPT-4），结合上下文信息，将自然语言问题转化为精准的 SQL 查询语句。

执行 & 展示：数据库收到 Vanna 生成的 SQL 查询后，就会执行查询。Vanna 会将查询结果整理成易于理解的格式，例如表格或图表，呈现给用户。

安装

系统说明

##当前验证环境是
win 10
python 3.10
qwen3 8b、deepseek-r1:7b、qwen2.5 code:7b
vanna 0.7.9
chroma-hnswlib 0.7.6
chromadb 0.6.3
mysql 8.0.42

安装命令

conda activate vanna
pip install vanna[chromadb,ollama,mysql]

启动服务

from vanna.ollama.ollama import Ollama
from vanna.chromadb import ChromaDB_VectorStoreclass MyVanna(ChromaDB_VectorStore, Ollama):def __init__(self, config=None):ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)Ollama.__init__(self, config=config)#Ollama.system_message(self, message="请不用思考，你是Mysql生成专家：1、基于用户的需求生成SQL 2、只返回可执行的SQL语句/no_think")vn = MyVanna(config={'model': 'qwen3:8b', 'ollama_host': 'http://localhost:11434'})
vn.connect_to_mysql(host='localhost', dbname='test', user='root', password='root1234', port=3306)
vn.train(ddl="""CREATE TABLE `vuser` (`id` int NOT NULL COMMENT '用户ID',`username` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户名',`email` varchar(100) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件',`age` int DEFAULT NULL COMMENT '年龄',`gender` varchar(10) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '性别（男/女）',`city` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '城市',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='用户信息表';
""")
from vanna.flask import VannaFlaskAppapp = VannaFlaskApp(vn, debug=False, allow_llm_to_see_data=True, title="数据库问答系统")
app.run()

使用

明细

Q：查询名字里含小的用户

汇总

Q：查询名字里含小的用户数/nothink

多轮会话

1、Q：按照性别统计3月以内加入的用户数，用柱状图展示

2、Q：只看女呢？
注：这里写女生、女性、女的估计有报错，需要train个doc。

3、Q：近半年的呢？

4、Q：加入时间最长和最短的用户的差几个月？

5、Q：按照性别统计年龄大于25的用户数

特定词汇

这里定义了特定词，年龄段： 30以下定义为稚嫩， 30-45定义为核心 45以上定义为福宝

多表

Q：查询最近三天的入库记录

Q：按照产品名称分组统计3月到5月的入库量

注：这里时间明显有误，没取到当前日期。

Q：按照产品名称统计当前时间所在的3月到5月的入库量

加入Doc训练后

Q：按照产品名称统计3月到5月的入库量/nothink

Q:查询库存数据最少和最多的商品和仓库名称。/nothink

注：返回的SQL不准确，当前模型是Qwen3:8B

deepseek-r1:7b返回的代码不能执行。

qwen2.5-coder:latest 7B

可正确返回

总结

1、Vanna多轮会话时有时识别不太准确

2、qwen3 8b、deepseek-r1:7b的SQL生成效果不如qwen2.5 code:7b

3、自定义术语或逻辑说明，可以转换成正确SQL

4、使用简单主要有train方法进行自定义训练（DDL、Document、SQL对）

附录

-- 建表语句见下：
DROP TABLE IF EXISTS `t_inventory`;
CREATE TABLE `t_inventory`  (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '记录ID',`product_id` int NOT NULL COMMENT '商品ID，关联product_id表的id',`product_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '商品名称(冗余)',`warehouse_id` int NOT NULL COMMENT '仓库ID，关联t_warehouse表的id',`quantity` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '库存数量',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,UNIQUE INDEX `product_id`(`product_id` ASC, `warehouse_id` ASC) USING BTREE COMMENT '防止重复记录',INDEX `warehouse_id`(`warehouse_id` ASC) USING BTREE,CONSTRAINT `t_inventory_ibfk_1` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `t_product` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT,CONSTRAINT `t_inventory_ibfk_2` FOREIGN KEY (`warehouse_id`) REFERENCES `t_warehouse` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 5 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '库存表' ROW_FORMAT = Dynamic;-- ----------------------------
-- Table structure for t_product
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_product`;
CREATE TABLE `t_product`  (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',`name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '商品名称',`unit` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '单位',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '商品表' ROW_FORMAT = Dynamic;-- ----------------------------
-- Table structure for t_stock_in
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_stock_in`;
CREATE TABLE `t_stock_in`  (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '记录ID',`product_id` int NOT NULL COMMENT '商品ID，关联product_id表的id',`product_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '商品名称(冗余)',`warehouse_id` int NOT NULL COMMENT '仓库ID，关联t_warehouse表的id',`quantity` int NOT NULL COMMENT '入库数量',`operator` varchar(20) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '操作人',`batch_no` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '批次号',`create_time` datetime(3) NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '入库时间',`is_deleted` tinyint(1) NULL DEFAULT 0 COMMENT '删除标记：0-正常 1-已删除',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,INDEX `product_id`(`product_id` ASC) USING BTREE,INDEX `warehouse_id`(`warehouse_id` ASC) USING BTREE,CONSTRAINT `t_stock_in_ibfk_1` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `t_product` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT,CONSTRAINT `t_stock_in_ibfk_2` FOREIGN KEY (`warehouse_id`) REFERENCES `t_warehouse` (`id`) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE RESTRICT
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 5 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '入库记录表' ROW_FORMAT = Dynamic;-- ----------------------------
-- Table structure for t_warehouse
-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `t_warehouse`;
CREATE TABLE `t_warehouse`  (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '仓库ID',`name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL COMMENT '仓库名称',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 3 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT = '仓库表' ROW_FORMAT = Dynamic;-- ----------------------------
-- Table structure for vuser
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `vuser`;
CREATE TABLE `vuser`  (`id` int NOT NULL COMMENT '用户ID',`username` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '用户名',`email` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件',`age` int NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',`gender` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '性别（男/女）',`city` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '城市',`joindate` date NULL DEFAULT NULL COMMENT '加入日期',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_unicode_ci COMMENT = '用户信息表' ROW_FORMAT = Dynamic;