紧接上一篇关于 Dataherald 开源 Text-to-SQL 引擎的介绍[Dataherald 核心 Text-to-SQL 引擎全面开源！]，今天我们将目光投向另一个同样优秀的开源项目——WrenAI。与 Dataherald  侧重于解决现实世界数据复杂性不同，WrenAI  更专注于构建一个开放、安全、可靠的文本到  SQL  解决方案，让数据分析插上  AI  的翅膀，即使是  SQL  小白也能轻松驾驭！

在信息爆炸的时代，数据分析已经成为企业决策的关键。然而，传统的数据分析方式往往需要专业的技术人员编写复杂的  SQL  代码，这对于许多业务人员来说是一个巨大的挑战。近年来，大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）技术的飞速发展为我们带来了新的希望。LLMs  能够理解自然语言，并将其转换为机器可执行的代码，而  RAG  则可以帮助  LLMs  更准确地理解上下文，从而生成更精准的查询结果。试想一下，如果我们可以直接用自然语言 asking data，那该多美好！

WrenAI 正是诞生于这样的背景下。作为一个开源的文本到  SQL  解决方案，WrenAI  致力于让任何人都能轻松地访问和分析数据，无论他们是否具备专业的编程技能。

WrenAI 简介

WrenAI  的核心理念是利用  LLMs 和  RAG  技术的优势，将自然语言转换为  SQL  查询，并从数据库中检索数据。用户只需用自然语言提出问题，例如“上个月哪个产品的销量最高？”，WrenAI 就能自动将其转换为相应的  SQL  查询，并返回准确的结果。

WrenAI  的核心功能和优势：

• 易于使用： 用户无需编写任何  SQL  代码，只需使用自然语言即可查询数据。想象一下，无需代码，只需动动嘴，就能从数据库中获取你想要的数据！

• 安全可靠： 数据库内容不会传输到  LLMs，确保数据安全。WrenAI  采用安全至上的设计理念，你的数据安全，我们来守护！

• 高度准确： WrenAI  的语义引擎能够理解业务上下文，生成更准确的  SQL  查询。WrenAI  不仅能听懂你的问题，还能理解你的意图，给出最精准的答案！

• 开源免费： 用户可以根据自己的需求自由部署和使用  WrenAI。开源的力量，让  WrenAI  更加强大！

  
  

WrenAI  的工作原理：

1. 用户在  Wren UI  中输入自然语言问题。

2. Wren AI  服务将问题发送到  Wren  引擎。

3. Wren  引擎利用  LLM  和  RAG  技术，结合预定义的语义模型，将问题转换为  SQL  查询，并从数据库中检索数据。

4. Wren AI  服务将查询结果返回给用户。

   
   

WrenAI 的核心组件：

• Wren UI：  提供直观的界面，用于提问、定义数据关系以及集成数据源。Wren UI  简单易用，即使是小白也能轻松上手！

• Wren AI 服务：  处理用户查询，并将查询结果返回给用户。Wren AI 服务是连接用户与  Wren  引擎的桥梁，高效可靠！

• Wren 引擎：  充当语义引擎，将业务术语映射到数据源，定义关系，并整合预定义的计算和聚合。Wren 引擎是  WrenAI  的智慧大脑，让  WrenAI  能够理解你的语言！

Wren Engine：化解 LLM 与数据结构隔阂的桥梁

Wren Engine 是 WrenAI 的核心，它扮演着 LLM 与数据库之间的桥梁角色，致力于解决将强大的 LLMs 应用于数据库查询时面临的种种挑战。

LLMs 与数据结构的困境

尽管 LLMs 在自然语言处理领域展现出惊人的能力，但直接将它们应用于数据库查询却困难重重。数据库通常包含复杂的结构化数据和模式，而 LLMs 缺乏对这些结构的深入理解，难以将自然语言准确地转化为可执行的 SQL 查询。

Wren Engine：构建语义理解的桥梁

Wren Engine 旨在解决 LLMs 在数据库查询中面临的挑战，为 AI 代理与数据库之间搭建起一座语义理解的桥梁。

1. 丰富语义，突破理解障碍：

Wren Engine 引入 "Modeling Definition Language" (MDL)，允许用户定义数据模型、关系、计算指标等语义信息，帮助 LLMs 理解数据背后的业务含义。

2. 标准 SQL，跨越方言鸿沟：

Wren Engine  首先生成符合标准 ANSI SQL 语法的查询语句，然后根据目标数据库系统将其转换为相应的方言版本，轻松跨越数据库方言的鸿沟。

3. 灵活改写，满足复杂需求：

利用预定义的语义模型和关系，Wren Engine  可以动态地改写 SQL 查询，例如添加时间过滤、连接多个数据表等，以满足用户复杂的查询需求。

4. 可复用定义，提升效率：

Wren Engine  支持可复用的计算公式和宏函数，简化  MDL  定义，提高代码复用性，让数据建模更轻松高效。

5. 一致的访问控制，保障数据安全：

Wren Engine  计划实现统一的访问控制机制，确保不同数据源的安全策略一致性，保障企业数据安全无虞。

WrenAI 的创新点

1. 强大的语义引擎：理解业务上下文，生成更准确的查询

WrenAI  的核心创新之处在于其强大的语义引擎——Wren Engine。与其他文本到  SQL  工具不同，WrenAI  不仅仅是将自然语言翻译成  SQL  代码，更重要的是它能够理解业务上下文，生成更准确的  SQL  查询。

例如，用户可以使用  WrenAI 查询“上个月每个城市的平均订单价值”，Wren  引擎会自动识别“城市”、“订单”和“平均订单价值”等业务术语，并将其转换为相应的  SQL  代码。

2. 开放的生态系统：支持与其他  AI  代理和数据源的集成

WrenAI  采用开源架构，并设计为一个独立的语义引擎，可以与任何  AI  代理和数据源集成。这意味着开发者可以将  WrenAI  集成到自己的应用程序中，或者使用  WrenAI  来增强现有的数据分析工具。这种开放性为数据分析领域的创新提供了更多可能性。例如，开发者可以将  WrenAI  与聊天机器人集成，让用户可以通过自然语言与数据库进行交互。

WrenAI 的实际应用

WrenAI 提供了丰富的示例数据，帮助用户快速上手。用户可以选择电商数据或 NBA 数据进行测试，体验 WrenAI 的强大功能。

例如，用户可以使用电商数据查询“每个城市的平均评论分数”，WrenAI 会自动生成相应的 SQL 查询，并返回结果。用户还可以查看 SQL 查询计划、数据预览以及每一步的 SQL 语句，深入了解 WrenAI 的工作过程。

WrenAI  目前处于积极开发阶段，未来将探索更强大的功能，例如：

• 主动协作： AI  代理将更积极地与用户交互，寻求反馈并向专家寻求指导。想象一下，当你遇到数据分析难题时，WrenAI  可以主动为你提供帮助，甚至为你推荐相关领域的专家！

• 集体知识共享：  促进组织内部的知识积累和共享，提高数据分析的效率和准确性。WrenAI  可以成为企业的数据知识库，将所有人的经验和智慧汇聚在一起，让数据分析变得更加智能！

  
  

WrenAI  是一个面向未来的数据分析解决方案，它利用  AI  的力量，让数据分析变得更加简单、高效和安全。相信在不久的将来，WrenAI  将成为数据分析师和业务人员的必备工具，帮助他们更轻松地从数据中获取洞察，做出更明智的决策。加入  WrenAI，一起开启  AI  数据分析的新篇章！

相关链接

• WrenAI 官网：https://getwren.ai

• WrenAI GitHub 代码库：https://github.com/canner/WrenAI

• WrenAI 文档：https://docs.getwren.ai