MindsDB - 构建企业数据源 AI 对话
一、关于 MindsDB
MindsDB是世界上最有效的解决方案，用于构建与混乱的企业数据源对话的AI应用程序。把它想象成图书管理员Marie Kondo。
- github : https://github.com/mindsdb/mindsdb
- 官网：https://www.mindsdb.com/
- 官方文档：https://docs.mindsdb.com
- Slack
一个联邦查询引擎，可以整理你的数据蔓延的混乱，同时一丝不苟地回答你向它提出的每一个问题。从结构化到非结构化数据，无论是分散在SaaS应用程序、数据库中，还是……像舞会之夜礼服口袋里的100美元钞票一样在数据仓库中休眠，丢失了，等待被发现。
二、安装MindsDB服务器
MindsDB是一个开源服务器，可以部署在任何地方——从您的笔记本电脑到云，以及介于两者之间的任何地方。是的，您可以根据自己的意愿对其进行定制。
- 使用Docker桌面。这是开始并运行它的最快和推荐的方法。
- 使用Docker。这也很简单，但为您提供了更多关于如何进一步自定义服务器的灵活性。
- 使用PyPI。此选项使您能够为MindsDB做出贡献。
三、连接您的数据
您可以连接到数百个数据源（了解更多）这只是Postgres数据库的一个示例。
-- Connect to demo postgres DB
CREATE DATABASE demo_postgres_db
WITH ENGINE = "postgres",
PARAMETERS = {
"user": "demo_user",
"password": "demo_password",
"host": "samples.mindsdb.com",
"port": "5432",
"database": "demo",
"schema": "demo_data"
};
一旦你连接了你的数据源，你可以组合，切片它，切块它，并转换它，无论你的心使用良好的ol’标准SQL（了解更多）。
在您将数据成型后，是时候构建真正学习的AI了！
四、构建AI知识
我们的知识库是最先进的自主RAG系统，可以消化MindsDB支持的任何来源的数据。无论您的数据是结构化的，比瑞士手表厂更整洁，还是像青少年的卧室一样非结构化和凌乱，我们的知识库引擎都会找出如何找到相关信息。
在此示例中，我们将创建一个知识库，该知识库了解有关亚马逊评论的所有信息。
-- first create a knowledge base
CREATE KNOWLEDGE_BASE mindsdb.reviews_kb;
-- now insert everything from the amazon reviews table into it, so it can learn it
INSERT INTO mindsdb.reviews_kb (
SELECT review as content FROM demo_pg_db.amazon_reviews
);
-- check the status of your loads here
SELECT * FROM information_schema.knowledge_bases;
-- query the content of the knowledge base
SELECT * FROM mindsdb.reviews_kb;
对于修补匠和优化爱好者在那里，你可以潜入你想要的深处。（了解更多关于知识库）
但是，如果你更愿意把时间花在其他事情上（比如最终构建价值10亿美元的人工智能应用程序），那也没关系。默认情况下，这一切都是自动处理的——你不需要担心数据嵌入、分块、向量优化等细节。
五、搜索
现在您的知识库已加载并准备就绪。让我们寻找一些有趣的信息！
经由SQL
-- Find the reviews that about Iphone in beast of lights
SELECT * FROM mindsdb.reviews_kb
WHERE content LIKE 'what are the best kindle reviews'
LIMIT 10;
通过Python SDK
安装MindsDB SDK
pip install mindsdb_sdk
您可以使用以下代码从您的应用程序调用此AI知识库：
import mindsdb_sdk
# connects to the specified host and port
server = mindsdb_sdk.connect('http://127.0.0.1:47334')
wiki_kb = server.knowledge_bases.get('mindsdb.reviews_kb');
df = my_kb.find('what are the best kindle reviews').fetch()
2025-01-19(日)
原文地址：https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/145238082
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