【Agno】 Agentic RAGで強化するF1データ分析 【Agno SQL F1 sample】

本記事では、**F1（Formula 1）データを対象にした「テキスト→SQL変換エージェント」の動作概要や、エージェントが参照するナレッジベース（Knowledge Base）**の詳細を解説します。さらに、実際のStreamlitアプリでの実行結果ログも交えて、エージェントがどのようにSQLを生成・実行し、どのような回答を返すのかを示します。 プロジェクト概要 このサンプルプロジェクトの目的は、自然言語での質問を自動的にSQLクエリへ変換し、F1データ（1950年～2020年）に対して実行→結果を返すというエージェントを構築することです。 具体的には以下のような特徴があります。 F1の歴史的データ 1950年～2020年までのレース結果やドライバー情報、チーム（コンストラクターズ）情報、最速ラップなどを一括管理。 Agentic RAG エージェントが自身でナレッジベースに問い合わせ、