需求人群:
["数据分析师:通过自然语言快速生成SQL查询,提高工作效率。","数据库管理员:无需深入了解SQL语法,即可管理和查询数据库。","开发人员:将Vanna集成到应用程序中,为最终用户提供更直观的数据库交互方式。","业务分析师:即使不熟悉编程,也能通过提问获取所需的数据洞察。"]
使用场景示例:
生成销售报告的SQL查询。
查询特定条件下的客户数据。
自动化生成数据可视化图表。
产品特色:
训练RAG模型:在特定数据上训练模型以生成SQL查询。
自然语言查询:用户可以用自然语言提问,Vanna将其转换为SQL。
支持多种数据库:可以连接到任何Python能连接的SQL数据库。
用户界面定制:提供Jupyter Notebook、Streamlit、Flask、Slack等界面。
自动化图表:生成SQL查询结果的自动化Plotly图表。
自学习机制:通过用户反馈自我改进,提高查询准确性。
安全性和私有性:数据库内容不会发送给LLM或向量数据库。
易于扩展:可连接到任何数据库、LLM和向量数据库。
使用教程:
安装Vanna:根据文档说明安装所需的Python包。
配置连接:设置数据库连接和LLM配置。
训练模型:使用DDL语句、文档和SQL查询训练RAG模型。
提问生成SQL:通过自然语言提问,获取对应的SQL查询。
执行SQL:将生成的SQL查询在数据库中执行。
获取结果:查看查询结果和自动生成的图表。
反馈学习:根据执行结果提供反馈,让模型自我改进。
浏览量:149
最新流量情况
月访问量
4.75m
平均访问时长
00:06:34
每次访问页数
6.10
跳出率
36.20%
流量来源
直接访问
52.19%
自然搜索
32.64%
邮件
0.04%
外链引荐
12.93%
社交媒体
2.02%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
14.32%
德国
3.68%
印度
9.04%
俄罗斯
3.92%
美国
19.25%
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
NeoBase 是一款开源的 AI 数据库助手,让你用自然语言与数据库交互。
NeoBase 是一款创新的 AI 数据库助手,通过自然语言处理技术让用户能够以对话的方式与数据库进行交互。它支持多种主流数据库,如 PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等,并且可以与 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 客户端集成。其主要优点是简化了数据库管理流程,降低了技术门槛,使非技术用户也能轻松管理和查询数据。NeoBase 采用开源模式,用户可以根据自身需求进行定制和部署,确保数据安全性和隐私性。它主要面向需要高效管理和分析数据的企业和开发者,旨在提高数据库操作的效率和便捷性。
与数据库对话,用自然语言查询数据。
Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具,它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术,用户可以轻松地查询、分析和操作数据库,而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源,鼓励社区参与开发和贡献,代码在GitHub上公开,用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。
AI驱动的SQL聊天机器人,快速生成数据洞察。
BlazeSQL是一个利用人工智能技术,通过自然语言处理和机器学习算法,将用户的问题转化为SQL查询的数据分析平台。它允许非技术用户通过与AI聊天机器人对话,直接从数据库中获取数据洞察。BlazeSQL的主要优点包括快速生成复杂的SQL查询、24/7可用性、企业级安全和隐私保护、自动提取数据库元数据、个性化仪表板以及主动提供关键洞察。产品背景信息显示,BlazeSQL由数据科学、自动化和管理咨询领域的专家开发,已经为超过120,000个洞察提供了支持。
集成自动化生成AI,无需AI专业知识或数据迁移。
Oracle HeatWave GenAI提供了集成和自动化的生成AI技术,它结合了数据库内大型语言模型(LLMs)、自动化的数据库内向量存储、扩展向量处理以及自然语言上下文对话的能力,使用户能够利用生成AI而无需AI专业知识或数据迁移。
AI驱动的SQL查询生成工具
SQLPilot是一个基于人工智能的SQL查询生成工具,旨在帮助用户快速生成复杂的SQL查询。它支持PostgreSQL和MySQL数据库,并且提供多种GPT模型以供选择。SQLPilot的主要优点包括不限数据库连接数量、SQL自动补全功能以及对用户隐私和数据安全的承诺。此外,它还提供了结果下载功能,并计划推出图形和图表查看结果的功能。
生成SQL查询的AI工具
Txt2SQL是一个能够根据数据库模式自动生成SQL查询的工具。它能够节省用户的时间,提高工作效率。支持MySQL、Postgres、SQLite和MS SQL等多种数据库。Txt2SQL提供了基本版和高级版两个价格方案。
DuckDB NSQL模型,针对DuckDB SQL生成任务。
DuckDB NSQL是一系列开源的基础模型(FMs),专门用于SQL生成任务。我们很高兴在这个仓库中推出DuckDB NSQL,这是一个为本地DuckDB SQL分析任务定制的FM。所有模型权重都可以在HuggingFace上找到。
数据库GUI工具与OLAP数据库的完美结合
DB Pilot是一个数据库GUI工具,支持PostgreSQL、MySQL、SQLite等多种数据库。它还集成了OLAP数据库,可以连接各种数据源。内置的AI助手使得编写SQL查询变得简单易懂。定价分为免费版、Plus版和Pro版。
无需SQL可用自然语言与数据库聊天
AskYourDatabase是一个ChatGPT插件,支持使用自然语言与数据库交谈,无需编写SQL语句。用户可以简单连接自己的SQL或NoSQL数据库,通过聊天的方式获取数据洞察、可视化数据、插入测试数据、设计表结构等,提升工作效率。
AI辅助SQL开发工具
Sqlephant是一款AI辅助SQL开发工具,具有快速生成模式推断、SQL请求修复、SQL注入修复、多语言SQL包装生成、CRUD生成、Web应用生成等功能。产品定位于提高SQL开发效率,保障代码安全。
一款使用自然语言查询数据库的网站
Dataneko是一个通过自然语言查询数据库的网站。它允许用户用简单的英语语句查询和操作数据库,而不需要编写任何SQL代码。Dataneko适用于各种关系数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。它使用了自然语言处理技术,可以解析用户的英语查询,自动生成对应的SQL语句,从而实现无代码数据库访问。Dataneko让开发者和ANALYST们更高效地利用数据库资源。
Vanna: 用AI快速生成SQL的Python包
Vanna.AI是一个基于Python的AI SQL助手,能够帮助您快速生成SQL查询语句。它支持Snowflake、BigQuery、Athena、Postgres等多种数据库,可以帮助您简化SQL的创建流程。您只需提供数据库的架构信息,Vanna会根据您的需求自动生成相应的SQL代码。Vanna具有高精度和安全性,您的数据库内容永远不会发送到Vanna的服务器。
生成SQL的自然语言生成工具
SupaSQL是一款使用人工智能技术生成SQL查询的工具。用户可以连接数据库,用自然语言描述查询需求,生成相应的SQL语句。它可以帮助用户更轻松地处理数据,并提供准确的结果。除了基本的查询功能,SupaSQL还支持多个数据库和与其他工具的集成,使用户的数据分析更加便捷。
AI 强化的自然语言 SQL 工具
SQL 创造者是一款基于人工智能技术的自然语言 SQL 工具。它能够将自然语言转化为有效的 SQL 语句,帮助用户更轻松地查询和处理数据库。SQL 创造者具有智能化的查询优化和错误修复功能,能够自动推测用户意图并提供相应的 SQL 解决方案。同时,SQL 创造者还提供丰富的数据库操作功能,包括增删改查、数据导入导出等。它的简洁易用的界面使得 SQL 查询变得简单而高效。SQL 创造者适用于数据分析师、软件开发人员和数据库管理员等使用 SQL 进行数据处理和查询的用户。
智能AI助手,轻松编写复杂SQL查询
SQLthroughAI是一款使用先进的人工智能技术的个人助手工具,即使非技术人员也能在几秒钟内编写复杂的SQL查询。我们的AI平台能理解您的数据需求,并为您轻松地创建完美的查询语句。您只需要输入您要查找的内容!SQLthroughAI支持多种SQL语言,包括MySQL、Mongo DB、Oracle PL/SQL等。如果您需要其他尚未支持的SQL语言,请随时与我们联系!
在数据库环境中通过单一接口应用OpenAI GPT和Hugging Face等NLP模型对文本数据进行处理
NLP数据库是一款在数据库环境中应用自然语言处理模型的工具。它能够通过简单的SQL命令对文本数据进行分类、标注、摘要、翻译等操作。通过使用OpenAI GPT和Hugging Face等先进的预训练模型,可以将非结构化的数据转化为有价值的见解。同时,NLP数据库能够在数据层面直接生成预测和推理结果,并提供了灵活易用的接口,减少了开发复杂性和部署的工作量。用户可以根据自己的需求,将NLP模型与数据层无缝集成,构建多层次的人工智能解决方案。
一个强大的文本生成模型,适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型,具有 685 亿参数,采用 BF16 和 F32 张量类型,能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性,使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具,帮助他们在文本生成领域取得突破。
一款 21B 通用推理模型,适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型,利用合成和公共数据集进行监督微调,结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异,具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择,适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力,提供更优答案。
o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型,专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越,适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens,输入每百万 tokens 价格为 150 美元,输出每百万 tokens 价格为 600 美元,适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。
一款开源的14B参数量的数学模型,通过强化学习训练,性能卓越。
Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练,在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分,超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试,为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用,特别是数学问题解决方面,为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。
理想同学是一款智能聊天助手,提供便捷的对话服务和智能交互体验。
理想同学是一款由北京车励行信息技术有限公司开发的智能聊天助手。它通过人工智能技术实现自然语言处理,能够与用户进行流畅的对话交互。该产品的主要优点是操作简单、响应迅速,能够为用户提供个性化的服务。它适用于多种场景,如日常聊天、信息查询等。产品目前没有明确的价格信息,但根据其功能定位,可能主要面向个人用户和企业客户。
Sesame AI 是一款先进的语音合成平台,能够生成自然对话式语音并具备情感智能。
Sesame AI 代表了下一代语音合成技术,通过结合先进的人工智能技术和自然语言处理,能够生成极其逼真的语音,具备真实的情感表达和自然的对话流程。该平台在生成类似人类的语音模式方面表现出色,同时能够保持一致的性格特征,非常适合内容创作者、开发者和企业,用于为其应用程序增添自然语音功能。目前尚不清楚其具体价格和市场定位,但其强大的功能和广泛的应用场景使其在市场上具有较高的竞争力。
BashBuddy 让你能够自然地输入命令,无需担心参数或语法。
BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令,支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式,本地模式完全免费且数据完全私密,而云服务则提供更快的命令生成速度,每月收费 2 美元。
OpenAI API 的 Responses 功能,用于创建和管理模型的响应。
OpenAI API 的 Responses 功能允许用户创建、获取、更新和删除模型的响应。它为开发者提供了强大的工具,用于管理模型的输出和行为。通过 Responses,用户可以更好地控制模型的生成内容,优化模型的性能,并通过存储和检索响应来提高开发效率。该功能支持多种模型,适用于需要高度定制化模型输出的场景,如聊天机器人、内容生成和数据分析等。OpenAI API 提供灵活的定价方案,适合从个人开发者到大型企业的需求。
OpenAI 提供的内置工具,用于扩展模型的能力,如网络搜索和文件搜索。
OpenAI 的内置工具是 OpenAI 平台中用于增强模型能力的功能集合。这些工具允许模型在生成响应时访问网络或文件中的额外上下文和信息。例如,通过启用网络搜索工具,模型可以使用网络上的最新信息来生成响应。这些工具的主要优点是能够扩展模型的能力,使其能够处理更复杂的任务和需求。OpenAI 平台提供了多种工具,如网络搜索、文件搜索、计算机使用和函数调用等。这些工具的使用取决于提供的提示,模型会根据提示自动决定是否使用配置的工具。此外,用户还可以通过设置工具选择参数来明确控制或指导模型的行为。这些工具对于需要实时数据或特定文件内容的场景非常有用,能够提高模型的实用性和灵活性。
一个关于大型语言模型(LLM)后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型(LLM)后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究,包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》,旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放,适合学术研究和工业应用。
Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。
Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14