vanna.AI 训练

train 方法是 Vanna.AI 的一个核心函数，用于训练系统以增强其理解和生成 SQL 查询的能力。该方法可以通过多种方式调用，具体取决于提供的参数：

1. 问题和对应的 SQL 查询：如果您有一个问题及其相应的 SQL 查询，可以通过提供 question 和 sql 参数来训练系统。例如：

   vn.train( question="客户的平均年龄是多少？", sql="SELECT AVG(age) FROM customers" )

   这将帮助系统理解特定问题与其 SQL 查询之间的关系。

2. 数据定义语言（DDL）语句：通过提供 ddl 参数，您可以向系统添加有关数据库结构的信息，例如表和列的定义。例如：

   vn.train(ddl="CREATE TABLE customers (id INT, name TEXT, age INT)")n

   这有助于系统了解数据库的架构。

3. 文档：如果您有关于业务或数据库的文档，可以通过 documentation 参数添加。例如：

   vn.train(documentation="我们的业务将 VIP 客户定义为年消费超过 10,000 美元的客户。")

   这使系统能够理解特定的业务术语和概念。

4. 训练计划（Training Plan）：您可以创建一个训练计划，其中包含多个训练项，然后将其传递给 train 方法。例如：

   plan = vn.get_training_plan_generic(df_information_schema) vn.train(plan=plan)

   这将根据信息架构数据框生成的训练计划对系统进行训练。