TEXT2SQL工具vanna本地化安装和应用

• Vanna和Text2SQL
• 环境安装和数据准备
• • conda虚拟环境安装
  • 数据准备
  • ollama环境准备
  • • ollama安装和运行
    • ollama下载模型
    • 测试下API方式正常使用
  • chromaDB的默认的embedding模型准备
• vanna脚本跑起来

Vanna和Text2SQL

TEXT2SQL即文本转SQL，是利用RAG和LLM来实现输入一段文本，系统自动生成SQL，甚至把数据结果用图表的方式展现出来，以下是一些典型的应用实例：

企业数据分析：企业内部的业务分析师或非技术员工可以通过自然语言提问，如“上个季度销售额最高的五个产品是什么？”Text2SQL系统能够自动将此类问题转换为SQL查询，从数据库中提取所需信息，无需手动编写SQL代码，大大提升了数据分析的效率和易用性。

智能客服系统：在客户服务场景中，Text2SQL可以帮助客服机器人理解用户的问题，比如查询订单状态、退换货政策等，并自动执行数据库查询以提供准确的答案，从而提升客服响应速度和服务质量。

个人助理与智能家居：在智能家居或个人助理应用中，用户可以通过语音或文本提出请求，如“明天早上7点提醒我开会”或“显示最近一周的电费消耗情况”，Text2SQL技术能够解析这些请求并转换成数据库查询指令，与家庭自动化系统或个人日程管理系统交互，实现智能化控制和信息反馈。

电子商务平台：电商平台可以利用Text2SQL快速处理用户的商品搜索请求，如“红色高跟鞋尺码37且价格低于500元”，系统自动构建SQL查询，从商品数据库中筛选出符合条件的商品列表。

金融行业报告生成：在金融分析领域，分析师可以提出复杂的需求，如“统计过去一年内公司A的日均交易量并对比行业平均值”，Text2SQL能够帮助自动生成相应的SQL查询，从海量金融数据中提取所需信息，辅助决策制定。

健康医疗信息查询：在医疗信息系统中，医生或研究人员可以通过自然语言查询患者病历、药物信息或疾病统计数据，Text2SQL能够将这些查询转换为SQL，快速检索电子病历系统或医学数据库中的相关记录。

这些场景展示了Text2SQL如何作为自然语言处理和数据库交互的桥梁，简化数据查询流程，提高数据获取的效率和灵活性。随着自然语言处理技术的进步，Text2SQL的应用将会越来越广泛，为跨领域用户提供更加便捷的数据访问方式。

环境安装和数据准备

此处使用私有化的ollama的环境和本地的向量数据库chromaDB和词向量嵌入模型all-MiniLM-L6-v2来搭建本地化环境，并连接到mysql数据库，进行数据分析。
这里使用的是centos7 ，并有一块11G显存的GeForce GTX 1080 Ti，本文编制的时候，使用的是vanna 0.5.4版本。

conda虚拟环境安装

此处默认已经安装了conda环境，创建虚拟环境：

conda create -n vanna -y python=3.9

激活环境

conda activate vanna

安装包，当然ipykernel可以不安装，看需要

pip install 'vanna[chromadb,ollama,mysql]'
pip install ipykernel

数据准备

在待连接的mysql数据库的，demodb数据库中新建表和记录，当然可以在不同数据库里面创建表，并插入不同的数据，根据实际情况可以调整SQL，并调整后续步骤的python代码中连接数据库的内容。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS vuser (
    `id` INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID', 
    username VARCHAR(50) COMMENT '用户名',
    email VARCHAR(100) COMMENT '电子邮件', 
    age INT COMMENT '年龄',
    gender VARCHAR(10) COMMENT '性别（男/女）',
    city VARCHAR(50) COMMENT '城市'
) COMMENT='用户信息表' CHARACTER SET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;


INSERT INTO vuser (`id`, username, email, age, gender, city) VALUES
(1, '张三', 'zhangsan@example.com', 30, '男', '北京'),
(2, '李四', 'lisi@example.com', 25, '女', '上海'),
(3, '王五', 'wangwu@example.com', 40, '男', '广州'),
(4, '赵六', 'zhaoliu@example.com', 35, '女', '深圳'),
(5, '小明', 'xiaoming@example.com', 28, '男', '成都'),
(6, '小红', 'xiaohong@example.com', 45, '女', '重庆'),
(7, '小华', 'xiaohua@example.com', 32, '男', '天津'),
(8, '小丽', 'xiaoli@example.com', 27, '女', '南京'),
(9, '小李', 'xiaoli2@example.com', 38, '男', '武汉'),
(10, '小美', 'xiaomei@example.com', 33, '女', '西安');

ollama环境准备

ollama安装和运行

注：使用root或者有sudo权限的用户

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
service ollama stop

默认是绑定在127.0.0.1的IP，若需要绑定到指定IP，那么采用如下:

export OLLAMA_HOST=xx.xx.xx.71:11434
nohup ollama serve &    

这样就绑定到某个非127.0.0.1的IP上了，方便其他服务器访问。

ollama下载模型

这里使用qwen的7b模型，根据实际情况，下载还是比较快的。


ollama run qwen:7b

下载后会自动进入命令行聊天交互界面，可以测试下，最后可以输入/bye退出聊天。

测试下API方式正常使用

curl http://xx.xx.xx.71:11434/api/chat -d '{
"model": "qwen:7b",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "什么是股票?" }
]
}'

chromaDB的默认的embedding模型准备

当然这个模型在后续的VANNA脚本运行起来的时候会自动下载，但是可能有时候快有时候慢，在魔搭上传了一个模型
https://www.modelscope.cn/models//all-MiniLM-L6-v2/summary (80MB+)，下载onnx.tar.gz后，直接放到$HOME/.cache/chroma/onnx_models/all-MiniLM-L6-v2/onnx目录下，解压开来即可。

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到这里环境就基本准备好了，可以跑脚本，启动下服务了。

vanna脚本跑起来

这里连接的ollama模型名称，地址根据需要进行修改，还有连接的用于生成SQL数据分析的MYSQL数据库连接和库名等根据需要修改。

这里的脚本chroma使用的local的模型，运行了以下脚本后，会在运行的目录下生成chroma.sqlite3文件，存放训练的数据，别删了，删了那训练数据就没了，要重新来。

比如保存成testv.py

from vanna.ollama import Ollama
from vanna.chromadb import ChromaDB_VectorStore

class MyVanna(ChromaDB_VectorStore, Ollama):
    def __init__(self, config=None):
        ChromaDB_VectorStore.__init__(self, config=config)
        Ollama.__init__(self, config=config)

vn = MyVanna(config={'model': 'qwen:7b','ollama_host':'http://xx.xx.xx.71:11434'})





vn.connect_to_mysql(host='xx.xx.xx.101', dbname='demodb', user='root', password='99099a', port=3306)

# The information schema query may need some tweaking depending on your database. This is a good starting point.
df_information_schema = vn.run_sql("SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS")

# This will break up the information schema into bite-sized chunks that can be referenced by the LLM
plan = vn.get_training_plan_generic(df_information_schema)


vn.train(ddl="""CREATE TABLE IF NOT EXISTS vuser (
    `id` INT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',
    username VARCHAR(50) COMMENT '用户名',
    email VARCHAR(100) COMMENT '电子邮件',
    age INT COMMENT '年龄',
    gender VARCHAR(10) COMMENT '性别（男/女）',
    city VARCHAR(50) COMMENT '城市'
) COMMENT='用户信息表' CHARACTER SET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
""")

from vanna.flask import VannaFlaskApp
app = VannaFlaskApp(vn)

直接在以上创建的vanna虚拟环境中运行起来。

python testv.py

如果前面嵌入模型没准备好，那么在问答的时候，第一次会下载模型，类似如下：

这样，就可以访问8084端口，进入页面，开始和系统交互了。

注意：如果没有训练数据，那么点击Trainning Data，界面会提示错误。

这个是在代码里面添加了DDL语句，直接显示在界面了。

交互实例：
如果结果是正确的，那么点击 Were the results correct下的YES按钮，那么系统会将问答的过程加入到训练的数据中，类似如下：

统计+图表分析
点击结果正确，就可以将问答又加入到库中

也可以通过“Add training data”自行添加。

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完结，有啥问题也可以留言沟通

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展望：如果这玩意能够生成ETL代码，搞定这事，就更好了，解放思路了，有搞头！