MindsDB：一个利用企业数据构建 AI 的平台

MindsDB作为一个开源项目，它旨在将机器学习模型无缝集成到现有的数据库系统中，为用户提供实时的数据预测能力。这个项目的创新之处在于，它能够以简单、直观的方式让开发者和非技术人员都能够利用AI进行数据分析和预测。 它是根据企业数据库定制的AI平台，使用者可以根据数据库、矢量存储和应用程序数据实时创建、提供和微调模型。

简介

MindsDB 的核心理念是使数据库不仅能够存储和检索数据，还能基于这些数据进行智能预测。它是一个透明的层，可以嵌入到任何SQL数据库（如MySQL, PostgreSQL等）之上，使得即使没有深度学习背景的开发人员也能利用其强大的预测功能。MindsDB可直接在数据库中进行建模，省去了数据处理、搭建机器学习模型等头疼的步骤，可以说是一步到位。对于数据分析师、商业分析师无须了解过多数据工程、建模知识，即可开箱使用，非常舒服（一下子降低了建模门槛，人人都是数据分析师，人人都会应用算法了），以下是它的一个大框架：

左边是数据库or数据仓库，右边是建模常用的python库，mindsdb在中间，相当于直接连接了数据与模型。MindsDB集成了许多数据源，包括数据库、矢量存储和应用程序，以及流行的AI/ML框架，包括AutoML和llm。MindsDB将数据源与AI/ML框架连接起来，并自动化它们之间的日常工作流程。通过这样做，可以将数据和人工智能结合在一起，使定制的人工智能系统能够直观地实现。

应用场景

人工智能工作流自动化

这类应用涉及从数据源获取数据，将其传递给AI/ML模型，并将输出写入数据目的地的任务。常见的用例是异常检测、数据索引/标记/清理和数据转换。

这个示例展示了数据充实流，其中输入数据来自PostgreSQL数据库，并通过OpenAI模型传递以生成新内容，新内容保存到数据目的地。我们从PostgreSQL数据库中获取客户评论。然后，我们部署一个OpenAI模型来分析所有客户评论并分配情感值。最后，为了自动化传入客户评论的工作流，我们创建了一个生成AI输出并将其保存到数据目的地的作业。

AI系统部署

这类用例涉及创建由多个连接部分组成的AI系统，包括各种AI/ML模型和数据源，并通过api公开此类AI系统。

常见的用例是代理和助手、推荐系统、预测系统和语义搜索。以下这个例子展示了人工智能代理，这是MindsDB开发的一个功能。人工智能代理可以被分配特定的技能，包括文本到sql的技能和知识库。技能为人工智能代理提供输入数据，这些数据可以是数据库、文件或网站的形式。它基于汽车销售数据集创建了一个文本到sql的技能，并部署了一个会话模型，它们都是代理的组件。然后，我们创建一个代理，并将这个技能和这个模型分配给它。可以查询该代理以询问有关存储在指定技能中的数据的问题。

小结

MindsDB确实是一款非常新颖的建模产品，能直接在数据库中进行建模，给人耳目一线的感觉，它的优势在于，直连数据库并通过简单的SQL关键字即可在数据库中完成建模。总而言之，MindsDB 将AI的力量引入传统数据库，使得预测分析变得普遍且易于实施。无论你是开发人员、数据分析师还是业务决策者，MindsDB 都值得你尝试，它将改变你对数据智能的认知，助你在大数据时代抢占先机。

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