Vanna AI vs Wren AI: как выбрать Text2SQL-инструмент для своей компании
Обзор: Vanna AI и Wren AI
Оба инструмента реализуют подход Text2SQL, но делают это по-разному. Один точнее, но сложнее в настройке. Другой проще в использовании, но требует постоянного обучения.
Сегодня на рынке есть несколько решений, но два из них часто становятся фаворитами: Vanna AI и Wren AI.
Разберём их по полочкам: плюсы, минусы, особенности развёртки, безопасность и сценарии использования. Чтобы вы могли выбрать что подойдёт именно вам.
- Обзор: Vanna AI и Wren AI
Оба инструмента реализуют подход Text2SQL, но делают это по-разному. Один точнее, но сложнее в настройке. Другой проще в использовании, но требует постоянного обучения.
Сравнение по ключевым параметрам:
Простота запуска
Wren AI выигрывает по юзабилити. У него интуитивный интерфейс, встроенная поддержка популярных баз данных (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake), и возможность быстро строить дашборды на основе сгенерированных запросов.
Подойдёт тем, кто хочет быстро протестировать Text2SQL без глубокого погружения в код.
Vanna AI — сложнее. Требует установки через pip, настройки окружения, работы в терминале. Это не "клик-экспорт", а скорее инструмент для data-инженера или ML-инженера.
Но за сложность вы получаете больше контроля.
2. Точность и качество запросов
Здесь Vanna AI явно впереди.
Он использует обучаемую модель на основе векторных эмбеддингов, где контекст хранится в векторной базе данных. Чем больше вы обучаете систему правильными парами «вопрос → SQL», тем точнее она становится.
Кроме того, Vanna:
Понимает сложные связи между таблицами,
Учится на ошибках (можно исправить запрос и сохранить как тренировочный пример),
Поддерживает многократное уточнение.
Wren AI тоже неплохо справляется, но ему нужно постоянно "подсказывать" структуру данных. Если бизнес-логика сложная, то он может начать генерировать некорректные JOIN’ы.
3. Безопасность и работа с данными
Это критически важный момент, особенно для компаний с высокими требованиями к безопасности.
Важно понимать: ни Vanna, ни Wren не отправляют ваши данные из таблиц в сторонние сервисы. - Они работают только с метаданными:
Названия таблиц и полей
Типы данных
Описания
Связи между таблицами
Примеры корректных SQL-запросов - Другими словами, никаких персональных данных в облако не уходят.
Как хранятся метаданные в Vanna AI? У Vanna два варианта: - Облачный (Vanna Hosted Vector DB + OpenAI)
— Метаданные хранятся в защищённой векторной базе Vanna.
— Используется GPT через API.
— Просто, быстро, но требует доступа к OpenAI.
Локальный (ChromaDB + LLM)
— Все данные остаются внутри вашей сети.
— Можно использовать локальную LLM, например, Ollama.
— Полный контроль, но сложнее настроить.
Что делать, если нет API?
Оба инструмента пока не предлагают полноценного API для автоматизации. Это серьёзное ограничение.
Но выход есть:
Vanna AI предоставляет Python SDK, вы можете встраивать его в свои скрипты, Jupyter Notebook, Airflow.
Wren AI в открытом исходном коде, значит, можно модифицировать под себя (если есть ресурсы).
Если вам нужна интеграция с чат-ботом или внутренним порталом, Vanna через Python будет лучше.
Когда что выбирать?
Выбирайте Wren AI, если:
- Хотите быстро запустить PoC
- Целевой пользователь нетехнический сотрудник
- Нужны дашборды «из коробки»
- У вас нет строгих требований к локальному хранению
Выбирайте Vanna AI, если:
- Требуется высокая точность SQL
- Есть сложная структура данных
- Важна безопасность и локальное развёртывание
- Готовы потратить время на настройку
Советы по внедрению
- Начните с малого. Возьмите одну витрину данных, например, продажи за последний месяц.
- Обучайте систему. Для Vanna добавьте 5–10 пар «вопрос → SQL». Это сильно повысит точность.
- Не используйте облачные LLM с конфиденциальными данными.
- Тестируйте запросы перед выполнением. Даже лучшие модели могут ошибаться.
Итог
Wren AI это удобный инструмент для быстрого старта, особенно если вы хотите дать бизнесу простой доступ к данным.
Vanna AI более мощное и гибкое решение, подходящее для компаний с развитой data-инфраструктурой и высокими требованиями к точности и безопасности.
Выбор зависит не от моды, а от:
- ваших пользователей,
- уровня зрелости данных,
- готовности команды к настройке.
Уже пробовали Vanna или Wren в работе?