2025 最新 Vanna AI 开源工具教程：自然语言生成 SQL 可视化全攻略

咱们今天要聊的是 2025 年最新的 Vanna AI 开源工具教程，这可是个能把自然语言变成 SQL 查询的神器，还能实现可视化。你要是经常和数据库打交道，或者想提高数据分析效率，那这篇教程可别错过。

先来看看 Vanna AI 的基本情况。它是一个基于 MIT 许可的开源 Python 框架，用的是检索增强生成（RAG）技术，能把自然语言问题转换成可执行的 SQL 查询。简单来说，你只要用大白话提问，Vanna AI 就能帮你生成 SQL 语句，还能直接在数据库上运行，最后把结果用图表展示出来。

? 安装与配置

要使用 Vanna AI，得先安装 Python 环境，建议用 3.7 或更高版本。安装好 Python 后，打开命令行，输入pip install vanna就能安装 Vanna AI 了。要是你想使用特定的向量数据库或 LLM，比如 chromadb、ollama，那就输入pip install 'vanna(chromadb,ollama)'。

安装过程中可能会遇到问题。比如在 Windows 系统上安装时，可能会提示缺少 C++ 环境。这时候你得安装 Visual Studio Build Tools，勾选 “使用 C++ 的桌面开发” 工作负载。安装完后，重新运行安装命令就行。

安装好后，接下来就是连接数据库。Vanna AI 支持多种数据库，像 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等。以连接 PostgreSQL 为例，你可以在 Python 脚本里这样写：

python

from vanna import Vanna
vn = Vanna()
vn.connect_to_postgres(host='your_host', dbname='your_db', user='your_user', password='your_password', port='your_port')

连接成功后，就可以开始训练模型了。

? 基础功能演示

训练模型是 Vanna AI 的关键步骤。你可以通过 DDL 语句、文档和 SQL 查询来训练模型。比如，你可以用vn.train(ddl="CREATE TABLE my_table (id INT, name TEXT)")来训练模型理解表结构，用vn.train(documentation="Our business defines XYZ as ABC")来添加业务术语解释，用vn.train(sql="SELECT col1, col2 FROM my_table")来添加已有的 SQL 查询。

训练好模型后，就可以提问了。你可以用vn.ask("What are the top 10 customers by sales?")来查询销售额前十的客户。Vanna AI 会返回生成的 SQL 查询，还会自动执行并显示结果，同时生成 Plotly 图表。

要是生成的 SQL 查询有问题，你可以手动修改，然后把修改后的 SQL 作为新的训练数据注入模型。比如，你可以用vn.train(sql="SELECT col1, col2 FROM my_table WHERE col1 > 10")来更新训练数据，让模型下次生成更准确的查询。

? 可视化技巧

Vanna AI 支持自动生成可视化图表，主要用的是 Plotly 库。当你执行查询后，结果会以表格形式显示，同时还会生成一个交互式的 Plotly 图表。你可以通过调整查询参数来改变图表类型，比如折线图、柱状图、饼图等。

除了自动生成图表，你还可以通过 Flask 或 Streamlit 创建自定义界面。比如，你可以用from vanna.flask import VannaFlaskApp; VannaFlaskApp(vn).run()来启动一个本地 Web 应用，展示查询结果和图表。你还可以根据自己的需求定制界面的样式和功能。

? 高级功能探索

Vanna AI 支持多种 LLM，包括 OpenAI 的 GPT-3.5、GPT-4，Anthropic 的 Claude，以及本地模型如 Qwen2.5。你可以通过配置来选择不同的 LLM。比如，你可以用vn = Vanna(model='gpt-4')来使用 GPT-4 模型，提高复杂查询的准确性。

Vanna AI 还支持自定义 Embedding 模型。你可以通过继承 PG_VectorStore 和 Bedrock_Converse 类来实现自定义 Embedding。比如，你可以用

from vanna.pgvector.pgvector import PG_VectorStore; from vanna.bedrock.bedrock_converse import Bedrock_Converse; class MyVanna(PG_VectorStore, Bedrock_Converse): def __init__(self, config=None): ...

来创建自定义的 Vanna 实例，并配置自己的 Embedding 函数。

?️ 常见问题解决

安装过程中可能会遇到缺少依赖项的问题。比如，安装 ollama 时可能会提示找不到模块。这时候你需要先安装 ollama，然后在命令行中运行ollama run qwen2.5:3b来启动模型。同时，你还需要设置 OLLAMA_HOST 环境变量，在 PowerShell 中输入$env:OLLAMA_HOST = "0.0.0.0:11434"。

连接数据库时可能会遇到权限问题。比如，连接 PostgreSQL 时提示密码错误。这时候你需要检查数据库用户名、密码、主机和端口是否正确。如果是远程数据库，还需要确保防火墙允许访问。

生成的 SQL 查询不准确时，你可以检查训练数据是否足够，是否包含了相关的 DDL 语句、文档和 SQL 查询。你还可以手动修改查询，然后将其作为新的训练数据注入模型，提高模型的准确性。

? 实际应用案例

在零售行业，Vanna AI 可以帮助分析师快速查询销售数据。比如，分析师可以提问 “查询过去一个季度各产品的销售情况”，Vanna AI 会生成相应的 SQL 查询，并显示销售趋势图表，帮助分析师做出决策。

在医疗行业，医生可以用 Vanna AI 查询患者数据库。比如，医生可以提问 “查询患有糖尿病且年龄在 60 岁以上的患者数量”，Vanna AI 会生成 SQL 查询并显示结果，辅助医生进行诊断和研究。

? 安全与隐私

Vanna AI 注重数据安全，默认情况下，数据库内容不会发送给 LLM，只有模式、文档和查询会被发送到元数据存储层。你可以通过配置来进一步增强安全性，比如使用本地部署的向量数据库和 LLM，确保数据在本地处理。

此外，Vanna AI 支持加密连接，你可以在连接数据库时使用 SSL/TLS 加密，保护数据传输过程中的安全。

? 总结

Vanna AI 是一个强大的开源工具，能让非技术用户轻松与数据库交互。它通过 RAG 技术和 LLM，实现了自然语言到 SQL 的转换，并支持可视化和高级功能。无论是数据分析、商业智能还是医疗研究，Vanna AI 都能提高效率，降低技术门槛。

如果你对 Vanna AI 感兴趣，不妨试试安装和使用，相信它会给你带来惊喜。记得在使用过程中不断训练模型，提高查询的准确性。要是遇到问题，不要慌，参考常见问题解决章节，或者查阅官方文档。

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2025 最新 Vanna AI 开源工具教程：自然语言生成 SQL 可视化全攻略

? 安装与配置

? 基础功能演示

? 可视化技巧

? 高级功能探索

?️ 常见问题解决

? 实际应用案例

? 安全与隐私

? 总结

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