Vanna 是一款开源项目：开源的文本转 SQL 框架，基于 RAG 训练。

这篇写给科研人员：围绕文献检索与阅读、实验记录与数据整理和论文写作润色这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

科研人员的三个高频用法

1. 文献检索与阅读

可直接复制到 Vanna 里修改：

围绕【研究问题】列出近五年的 10 篇代表性文献：作者、年份、方法、主要发现。我会逐条核对，请只列出你能给出 DOI 或可检索标题的文献。

把关：每篇都核对过原文。

2. 实验记录与数据整理

提示词示例：

把这份实验记录整理成规范表格：日期、条件、样本编号、观测值、备注，指出记录中缺失或前后不一致的数据，不要补全数值。

把关：缺失数据被标出而非补全。

3. 论文写作润色

在 Vanna 中可以这样提：

润色这段论文方法部分的英文，保持专业术语不变、数据不变，改为被动语态为主的学术风格，列出主要修改。

把关：术语与数据未改动。

也可以试试：评测大模型应用

这是「数据与分析」类工具的通用任务，科研人员同样用得上。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

边界与合规

遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

  • 产出由科研人员本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Vanna 的同类还有 Chat2DB、PandasAI。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Vanna 纳入日常流程。

更多可以试的用法

图表建议

适用情况：手头有一组需要汇报的数据时。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

检查点：指出了误导风险。

指标异动解读

输入：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

检查点：先排查数据本身问题。

写 SQL 查询

准备材料：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

交付前确认：说明了口径问题。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

概念补充：口径

指标的定义与计算规则，不同口径会得出不同结论。

概念补充：文本转 SQL

把自然语言问题转换为数据库查询语句。

使用提醒

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

本文基于 Vanna 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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