वन्ना एक ओपन-सोर्स पायथन फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षित मॉडल के आधार पर एसक्यूएल क्वेरी उत्पन्न करता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रश्न पूछ सकते हैं और परिणाम के रूप में एसक्यूएल प्रश्न प् राप्त कर सकते हैं।
फ्रेमवर्क जुपिटर नोटबुक, स्ट्रीमलिट, फ्लास्क और स्लैक जैसे उपयोगकर्ता इंटरफेस प्रदान करता है।
वन्ना को पिप का उपयोग करके स्थापित किया जा सकता है और डीडीएल स्टेटमेंट, प्रलेखन या एसक्यूएल प्रश्नों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह जटिल डेटासेट पर उच्च सटीकता प्रदान करता है, किसी भी एसक्यूएल डेटाबेस का समर्थन करता है, और आत्म-सीखने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता अपने स्वयं के एलएलएम या वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करने के लिए वन्ना का विस्तार भी कर सकते हैं।
चर्चा SQL डेटाबेस के साथ बातचीत करने के लिए विभिन्न AI-संचालित उपकरणों और प्रौद्योगिकियों की पड़ताल क रती है, जैसे कि Vanna.ai, Louie.ai, और क्षेत्र में Microsoft की भागीदारी।
यह एसक्यूएल इंटरैक्शन में भाषा मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के उपयोग में शामिल है, एआई-सहायता प्राप्त एसक्यूएल की चुनौतियों और लाभों पर चर्चा करता है।
बातचीत स्कीमा डिजाइन, वर्तमान मॉडल की सीमाओं और एसक्यूएल प्रश्नों को लिखने के लिए एआई सह-पायलटों की भविष्य की क्षमता को भी छूती है, जो डेटाबेस प्रबंधन और विश्लेषण कार्यों को सरल बनाने के लिए एआई का उपयोग करने में बढ़ती रुचि को उजागर करती है।