mindsdb

شفرة المصدر الأخرى

v24.11.4.0

تنزيل

الموقع الإلكتروني · المستندات · مجتمع سلاك

تعد MindsDB المنصة الأكثر استخدامًا في العالم لبناء الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعلم من الأسئلة والإجابة عليها عبر البيانات الموحدة.

معلومات عنا

MindsDB هو محرك استعلام موحد مصمم لوكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى الإجابة على أسئلة من مصدر بيانات واحد أو عدة مصادر، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة.

ابدأ

قم بتثبيت MindsDB باستخدام Docker أو Docker Desktop.
قم بتوصيل بياناتك - قم بتوصيل مئات مصادر البيانات المختلفة والاستعلام عنها.
قم بإعداد بياناتك - قم بإعداد تحويلات البيانات وتنظيمها وأتمتتها باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتناسب احتياجاتك.

حالات الاستخدام

بعد توصيل بياناتك وإعدادها، يمكنك الاستفادة من MindsDB لتنفيذ حالات الاستخدام التالية:

حالة الاستخدام	وصف	بايثون SDK	SQL
خرقة	RAG الشامل الذي يمكن ملؤه من مصادر بيانات متعددة	(بايثون)	(SQL)
الوكلاء	تجهيز الوكلاء للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات المنظمة وغير المنظمة في MindsDB	(بايثون)	(SQL)
الأتمتة	أتمتة سير عمل بيانات الذكاء الاصطناعي باستخدام الوظائف	(بايثون)	(SQL)

مثال

ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بالبيانات المنظمة وغير المنظمة

تتضمن حالة الاستخدام الشائعة ربط الوكلاء بالبيانات. يوضح المثال التالي كيفية توصيل وكيل الذكاء الاصطناعي بقاعدة بيانات حتى يتمكن من إجراء البحث عبر البيانات المنظمة:

نقوم أولاً بتوصيل مصدر البيانات، وفي هذه الحالة نقوم بتوصيل قاعدة بيانات postgres (يمكنك القيام بذلك عبر محرر SQL أو SDK)

 -- Step 1: Connect a data source to MindsDB
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 "
};

-- See some of the data in there
SELECT * FROM demo_postgres_db . car_sales ;

يمكنك الآن إنشاء وكيل يمكنه الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمعلومات غير المنظمة في قاعدة البيانات هذه (دعنا نستخدم Python SDK)

 import mindsdb_sdk

# connects to the default port (47334) on localhost 
server = mindsdb_sdk . connect ()

# create an agent (lets create one that can answer questions over car_sales table
agent = server . agents . create ( 'my_agent' )
agent . add_database (
    database = 'demo_postgres_db' ,
    tables = [ 'car_sales' ], # alternatively, all tables will be taken into account if none specified []
    description = 'The table "car_sales" contains car sales data' )

# send questions to the agent
agent = agents . get ( 'my_agent' )
answer = agent . completion ([{ 'question' : 'What cars do we have with normal transmission and gas?' }])
print ( answer . content )

يمكنك إضافة المزيد من البيانات إلى الوكيل، دعنا نضيف بعض البيانات غير المنظمة:

 agent . add_file ( './cars_info.pdf' , 'Details about the cars' )
answer = agent . completion ([{ 'question' : 'What cars do we have with normal transmission and gas? also include valuable info for a buyer of these cars?' }])
print ( answer . content )