一、码利前言出于说明目的用S有智，本指南优化了代码行数来进行演示。数据对于功能更丰富的库拥聊天机器人代码，可以参考如下GitHub存储库。天机 【GitHub Repo】：https://github.com/vanna-ai/vanna-streamlit 首先，器人让我们看看最终的码利产品。给定一个包含有关唱片销售信息的用S有智示例SQLite数据库，我们可以制作一个文本框，数据允许用户使用自然语言提问，库拥然后： 基于问题生成SQL语句。服务器租用天机以表格形式显示结果。器人以图表形式显示结果。码利，用S有智时长00:15 聊天机器人的数据运行示例 二、Streamlit和Vanna现在让我们来分解一下。首先，我们将导入两个Python软件包：Streamlit和Vanna。 Streamlit提供用户界面。Vanna提供使用LLM（即人工智能）生成SQL的基础设施。 复制import vanna as vn import streamlit as st1.2.三、设置3.1 模型设置在这里，我们将使用Vanna API密钥，云服务器提供商将Vanna Retrieval Augmentation模型设置为“chinook”，该模型具有此数据库的元数据，并连接到SQLite数据库，这样我们就可以运行生成的SQL语句。 复制vn.set_api_key(st.secrets["vanna_api_key"]) vn.set_model(chinook) vn.connect_to_sqlite(https://vanna.ai/Chinook.sqlite)1.2.3.3.2 设置文本框复制my_question = st.text_input("Ask me a question that I can turn into SQL", key="my_question")1.
3.3 使用AI生成SQL语句复制sql = vn.generate_sql(my_question) st.code(sql, language=sql)1.2.
3.4 显示表格复制df = vn.run_sql(sql) st.dataframe(df, use_container_width=True)1.2.3.5 使用AI生成图表并显示复制fig = vn.get_plotly_figure(plotly_code=vn.generate_plotly_code(questinotallow=my_question, sql=sql, df=df), df=df) st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)1.2.
四、将所有内容整合在一起这实际上就是示例中显示的完整代码！ 复制import vanna as vn import streamlit as st vn.set_api_key(st.secrets["vanna_api_key"]) vn.set_model(chinook) vn.connect_to_sqlite(https://vanna.ai/Chinook.sqlite) my_question = st.session_state.get("my_question", default=None) if my_question is None: st.image("chinook-schema.png", use_column_width=True) my_question = st.text_input("Ask me a question that I can turn into SQL", key="my_question") else: st.title(my_question) sql = vn.generate_sql(my_question) st.code(sql, language=sql) df = vn.run_sql(sql) st.dataframe(df, use_container_width=True) fig = vn.get_plotly_figure(plotly_code=vn.generate_plotly_code(questinotallow=my_question, sql=sql, df=df), df=df) st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) st.button("Ask another question", on_click=lambda: st.session_state.clear())1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.
五、更多内容如果想了解Vanna更多内容及下载相关源码，可通过如下链接查询。 【GitHub】：https://github.com/vanna-ai/vanna 免费源码下载 |
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