Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant

Vannaとは

VannaはPythonのフレームワークと、ホスティング版のサービスの2つで構成される。人間に聞くのと同じ調子で質問を打ち込むと、クエリ、表、グラフ、そして数行の要約が一度に返ってくる。プロジェクトは2023年、検索拡張を使うtext-to-SQLライブラリとして始まり、GitHubのスターは2万を超えた。2025年11月のバージョン2.0ではアーキテクチャを全面的に作り直し、権限管理、ストリーミング応答、既存サイトに埋め込めるチャットUIを持つエージェントフレームワークへと姿を変えた。

解こうとしているのは待ち時間だ。マーケティング担当が先四半期の解約率をプラン別に見たいと言い、データチームは手一杯で、依頼はチケットの列に3日並ぶ。Vannaはその担当者の手元に、データウェアハウスにつながったチャット欄を置く。答えられる範囲で答え、実行したSQLを見せ、管理者がロジックを確認できるようにする。

導入前に押さえておきたい制約は2つある。Vannaはエンジニア向けの道具であり、インストール、データベースドライバの設定、モデルの選択、ユーザーの識別方法の定義まで自分で行う。ドラッグ＆ドロップの画面はない。もう1つ、SQLの質はエージェントが学んだ量に左右される。大きなスキーマにいきなり接続するなら、しばらく付き合う覚悟がいる。半日ではなく1週間を見込んでおきたい。

使い始める

1. 仮想環境を作り、必要な追加パッケージと一緒にインストールする。例は pip install 'vanna[anthropic,fastapi]'。Python 3.9以上が必須だ。
2. データベースとモデルを接続する。PostgreSQL、MySQL、Snowflake、BigQuery、SQLite、Oracle、SQL Server、DuckDB、ClickHouseに対応し、モデル側はOpenAI、Anthropic、Gemini、Azure、Bedrock、Mistral、そしてOllama経由のローカルモデルが使える。
3. ユーザーの識別方法を決める。リクエストのcookie、JWT、OAuthトークンを読み取り、ユーザーIDと権限グループの一覧に変換するリゾルバを書く。
4. エージェントが呼べるツールを登録する。クエリはRunSqlToolが担い、独自のツールはToolクラスを継承して作る。メール送信や社内APIの呼び出しなどが典型だ。
5. チャットをページに置く。<vanna-chat>コンポーネントを任意のページに貼り、サーバーのストリーミング用エンドポイントを指定する。React、Vue、素のHTMLのいずれでも動く。
6. 様子を見て調整する。最初の数日は監査ログを読み、権限グループを直し、質問とSQLの組をメモリに蓄積させる。定型の問い合わせはこれで回り始める。