9个最佳Text2Sql开源项目：自然语言到SQL的高效转换工具

数据管理的挑战与Text2Sql的重要性

过去，领导、决策者或业务人员想要统计个数据、做个报告，总是绕不开技术人员的支持。领导需要将想法告诉技术人员，技术人员再将领导的想法转成技术语言（例如：sql），然后对数据进行统计分析，以满足领导的期望。整个过程非常低效！

在数据驱动的时代，将自然语言转换为SQL查询的能力变得至关重要。本文精选了9个最佳的Text2Sql开源项目，帮助数据分析师和业务用户快速、准确地从数据库中检索信息。这些资源不仅提高了工作效率，还减少了对专业技术人员的依赖。以下是一些领先的Text2Sql工具，它们正在改变我们与数据互动的方式。

Text2Sql开源项目介绍

探索2024年顶级Text2Sql开源项目，掌握自然语言到SQL的转换技术，提高数据分析效率。立即获取开源项目或资源，优化你的数据管理流程。

名称	描述	优点	缺点
Chat2db	人工智能驱动的数据管理平台，支持多种数据库。	支持多种数据库，提供7B开源模型。	需要集成多种数据库，可能存在兼容性问题。
SQL Chat	基于聊天的SQL客户端，使用自然语言与数据库通信。	支持多种数据库系统，用户友好。	可能需要额外的配置来适应特定的数据库。
Vanna	开源Python RAG框架，整合上下文和领域知识文档训练模型。	支持自定义可视化UI，灵活度高。	需要专业知识来训练和维护模型。
Dataherald	自然语言到SQL引擎，用于企业级问答。	模块化设计，易于扩展和维护。	需要业务用户适应自然语言到SQL的转换。
WrenAI	文本到SQL解决方案，无需编写SQL即可查询数据。	易于使用，安全可靠，高度准确。	需要用户适应自然语言查询的方式。
SuperSonic	腾讯音乐开发的模型知识库和语义解析器。	强大的语义解析能力，支持多种数据库。	可能需要专业的知识来理解和使用。
Awesome Text2SQL	精选教程资源库，包含LLMs、Text2SQL等方面的模型。	提供丰富的学习资源和模型。	主要作为资源库，可能需要额外的开发工作来集成到实际应用中。
DuckDB-NSQL	为DuckDB SQL分析任务构建的Text 2SQL LLM。	帮助用户利用DuckDB的全部功能。	特定于DuckDB，可能不适用于其他数据库系统。
Langchain	在SQL数据库上构建问答链代理的应用框架。	支持构建问答链代理，运行生成的查询并从错误中恢复。	需要一定的技术背景来构建和维护问答系统。

这些项目涵盖了从自然语言处理到SQL查询的转换，支持多种数据库系统，并且提供了丰富的功能，如数据安全、自定义UI和模块化设计等。

各个Text2Sql开源项目的详细功能

01 Chat2db

GitHub Star 14K

GitHub – chat2db/Chat2DB：🔥🔥🔥人工智能驱动的数据管理平台超过 100 万开发人员正在使用 Chat2DB

Chat2DB旨在成为一个通用的SQL客户端和报告工具，从一开始就包含AI功能。它支持几乎所有比较流行的数据库、缓存，包括：

MySQL
PostgreSQL
H2
Oracle
SQLServer
SQLite
MariaDB
ClickHouse
DM
Presto
DB2
OceanBase
Hive
KingBase
MongoDB
Redis
Snowflake

此外，chat2DB还提供了它的7B开源模型：
幂简集成：
http://explinks.com/api/ai_model_sql_coder

GitHub：
https://github.com/chat2db/Chat2DB-GLM

Huggingface：
https://huggingface.co/Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B

Modelscope：
https://modelscope.cn/models/Chat2DB/Chat2DB-SQL-7B

02 SQL Chat

GitHub Star 4K
https://github.com/sqlchat/sqlchat

SQL Chat是一个基于聊天的SQL客户端，您可以使用自然语言与数据库进行通信，以实现查询、修改、添加和删除等操作。

它目前支持MySQL，Postgres，SQL Server和TiDB无服务器。

03 Vanna

GitHub Star 7.7K

https://github.com/vanna-ai/vanna

Vanna是一个开源的开源Python RAG（检索增强生成）框架。Vanna通过整合上下文（元数据、定义、查询等）以及领域知识文档来训练RAG模型。在Vanna框架的基础上可以使用现有工具（例如Streamlit、Slack）构建自定义可视化UI，实现对话结果的可视化。

Vanna通过两个简单的步骤进行操作：

（1）基于数据训练RAG“模型”。

（2）提出问题返回SQL查询，并且可以将查询配置为在数据库上自动运行。

04 Dataherald

GitHub Star 3.1K

https://github.com/Dataherald/dataherald

Dataherald是一个自然语言到SQL引擎，为在关系数据库上的企业级问答而构建。它允许您从数据库中设置一个API，可以用简单的对话进行问答。

他的功能包括：

允许业务用户从数据仓库中获得结果，而无需通过数据分析师
在SaaS应用程序中启用来自生产数据库的Q+A
从您的专有数据创建ChatGPT插件

Dataherald开源代码库包含四大模块：引擎、管理控制台、企业后端和Slackbot。其中，核心引擎模块包含了LLM代理、向量存储和数据库连接器等关键组件。Dataherald 代码的亮点之一是模块化设计，将不同的功能模块封装成独立的类和方法，便于代码维护和扩展，也使得 Dataherald 可以轻松地集成新的工具和功能。