Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant
Vanna AI · Programmation
Vanna est un agent SQL open source qui transforme une question posée en clair en requête SQL, graphique et réponse brève. Il fonctionne avec n'importe quel modèle de langage et n'importe quelle base de données.
À propos de Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant
About
Qu'est-ce que Vanna
Vanna est un framework Python doublé d'un service hébergé. Vous posez votre question en langage naturel, et vous recevez dans une même réponse la requête, un tableau, un graphique et un résumé court. Le projet est né en 2023 sous forme de bibliothèque de text-to-SQL appuyée sur la recherche de contexte, et il a dépassé les 20 000 étoiles sur GitHub. La version 2.0, sortie en novembre 2025, a tout réécrit en framework d'agents, avec gestion des droits, réponses en streaming et une interface de chat prête à intégrer dans un site existant.
Le problème visé tient à l'attente. Une personne du marketing veut l'attrition du dernier trimestre ventilée par offre, l'équipe data est saturée, et la demande reste trois jours dans une file. Vanna met entre ses mains une zone de chat reliée à l'entrepôt de données. L'agent répond à ce qu'il sait traiter, affiche la requête exécutée, et un administrateur peut vérifier la logique.
Deux limites comptent avant de vous engager. Vanna reste un produit d'ingénierie : il faut l'installer, brancher un pilote de base de données, choisir un modèle et définir comment les utilisateurs sont identifiés. Aucun constructeur visuel n'est proposé. La qualité du SQL dépend ensuite de ce que l'agent a appris, et un déploiement neuf sur un schéma volumineux demande un accompagnement. Comptez une semaine de travail, pas un après-midi.
Premiers pas
- Créez un environnement virtuel et installez le paquet avec les modules voulus, par exemple
pip install 'vanna[anthropic,fastapi]'. Python 3.9 ou plus récent est requis. - Branchez une base de données et un modèle. Vanna fournit des intégrations pour PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, SQLite, Oracle, SQL Server, DuckDB et ClickHouse, ainsi que pour OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure, Bedrock, Mistral et les modèles locaux via Ollama.
- Définissez l'identification des utilisateurs. Écrivez un résolveur qui lit le cookie, le jeton JWT ou le token OAuth de la requête entrante et le traduit en identifiant et en liste de groupes de droits.
- Enregistrez les outils que l'agent peut appeler.
RunSqlToolcouvre les requêtes, et vous ajoutez les vôtres en étendant la classeTool, par exemple un outil qui envoie un courriel ou interroge une API interne. - Placez le chat sur une page. Insérez le composant
<vanna-chat>et pointez-le vers le point d'accès streaming de votre serveur. React, Vue et HTML simple fonctionnent de la même façon. - Vérifiez et ajustez. Consultez le journal d'audit les premiers jours, corrigez les groupes de droits, et laissez la mémoire de l'agent accumuler des paires question et SQL jusqu'à couvrir les demandes courantes.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs data et plateforme
- Équipes produit avec des utilisateurs non techniques
- Développeurs SaaS avec des tableaux de bord multi-clients
- Petites équipes data qui préfèrent un agent hébergé
Tâches
- Répondre aux questions récurrentes du métier
- Fournir un tableau de bord à une équipe commerciale
- Laisser des clients interroger un entrepôt commun
- Intégrer une zone de requête dans un outil interne
Cas d'usage
- Les chiffres de la semaine sans ticket
- Construire un produit data pour des clients externes
- Garder un schéma évolutif interrogeable
Fonctionnalités clés
Des droits par utilisateur jusqu'à la requête
Chaque demande transporte une identité de bout en bout. Le résolveur la transforme en objet utilisateur avec ses groupes, et les outils vérifient ces groupes avant de s'exécuter. Les résultats sont filtrés pour qu'un responsable régional ne voie que sa région. Ajouter ce mécanisme sur un framework pensé pour un seul utilisateur finit presque toujours par une réécriture.
Mémoire de l'agent
Les paires question et SQL qui fonctionnent sont conservées, et la question suivante, si elle ressemble, les récupère comme exemples. La précision monte sans réentraîner de modèle ni retoucher de prompt. La mémoire peut résider en mémoire vive, dans ChromaDB ou dans Pinecone selon la durée de conservation souhaitée.
Chat diffusé en streaming
Au lieu d'un bloc de texte, le serveur envoie le tableau, puis le graphique, puis un résumé court, et le composant <vanna-chat> affiche chaque élément au fil de l'eau. Le SQL s'affiche pour les administrateurs et reste masqué pour les autres, ce qui garde l'interface lisible sans cacher la façon dont la réponse a été construite.
Large choix de modèles et de bases
Vanna ne vous enferme chez aucun fournisseur, ni côté modèle ni côté base. On passe d'OpenAI à Anthropic ou à un modèle local avec Ollama en changeant de classe de service, et l'outil SQL vise un autre pilote quand il le faut. Les équipes déjà sur Snowflake ou BigQuery sautent l'étape de migration, raison pour laquelle l'outil est devenu un choix courant en text-to-SQL de production.
Sécurité au niveau des lignes et journal d'audit
Les groupes de droits descendent jusqu'à la couche SQL : le filtrage s'applique à la requête, pas à l'affichage. Chaque requête est consignée par utilisateur, ce qui répond aux questions de conformité et laisse une trace quand un chiffre paraît faux.
Outils maison et hooks de cycle de vie
L'agent fait plus que lancer du SQL. Vous définissez un outil, lui donnez un groupe d'accès, et l'agent l'utilise. Les hooks entourent chaque requête pour vérifier les quotas, journaliser et filtrer le contenu. Les middlewares de modèle ajoutent cache et suivi des coûts. C'est la différence entre un chatbot SQL et un vrai assistant data interne.
Auto-hébergé ou managé
Le paquet open source tourne entièrement sur votre infrastructure sous licence MIT, et aucune donnée ne quitte votre réseau hormis ce que vous envoyez au fournisseur de modèle choisi. Si vous préférez éviter l'exploitation de serveurs, les offres cloud et les déploiements entreprise proposent le même framework avec hébergement, support et quotas plus élevés.
Avantages et inconvénients
Avantages
- La licence MIT vous autorise à forker le projet, à l'auditer et à l'exécuter dans votre réseau sans facturation par siège.
- La montée en charge reste continue : le même framework sert à l'auto-hébergement, au cloud managé et au déploiement entreprise, donc le travail initial n'est pas perdu.
- Droits et journal d'audit font partie de la conception, ce qui économise des mois par rapport à l'ajout d'un contrôle d'accès sur un agent de démonstration.
- Le composant de chat est déjà écrit et s'insère dans React, Vue ou HTML simple, si bien que le front-end est pour l'essentiel résolu.
- Les intégrations de modèles et de bases couvrent la pile d'entreprise courante et évitent d'écrire un connecteur de zéro.
Inconvénients
- La mise en service relève du travail de développeur : Python, pilote de base configuré et système d'identité sont nécessaires avant la première réponse utile.
- Le produit ne convient pas à un acheteur sans profil technique. Une petite équipe marketing sera mieux servie par un outil de BI hébergé avec un mode chat.
- Les limites gratuites du cloud sont serrées : Explorer donne 20 questions par jour, de quoi tester mais pas de quoi faire tourner un groupe au quotidien.
- Les jointures complexes et les schémas en désordre le mettent encore en défaut. De bonnes descriptions de tables et des requêtes d'exemple sont indispensables pour un résultat fiable.
Questions fréquentes
Vanna permet d'interroger une base SQL en langage naturel. L'agent génère la requête, l'exécute, puis renvoie un tableau, un graphique et une réponse courte. Les équipes s'en servent pour ouvrir l'entrepôt à des collègues non techniques sans distribuer d'identifiants SQL.
Contenus associés
Découvrez des outils, des compétences et des articles liés à Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant.
Alternatives à Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant
Base Code
Base44 (Wix) · Programmation · ProductivitéBase Code est un environnement de développement cloud partagé signé Base44. Votre équipe décrit des modifications sur un dépôt GitHub dans le chat, les vérifie en aperçu et les renvoie sous forme de pull requests.
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · Rédaction · Image · ProgrammationGoogle EmbeddingGemma 2 est un modèle ouvert de 740 millions de paramètres qui transforme texte, code, images, audio et images vidéo en vecteurs d'un même espace de 768 dimensions, sur un téléphone ou un ordinateur portable.
GitGlow
GitGlow · Programmation · ProductivitéGitGlow est un client Git de bureau qui place votre code et les modifications de vos agents IA dans une même revue, pour savoir ce qui quitte votre machine avant de livrer.