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MindsDB es la plataforma más utilizada en el mundo para crear IA que puede aprender y responder preguntas a través de datos federados.

Sobre nosotros

MindsDB es un motor de consultas federado diseñado para agentes y aplicaciones de IA que necesitan responder preguntas de una o varias fuentes de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados.

Empezar

Instale MindsDB usando Docker o Docker Desktop.
Conecte sus datos : conecte y consulte cientos de fuentes de datos diferentes.
Prepare sus datos : prepare, organice y automatice transformaciones de datos utilizando IA y ML para satisfacer sus necesidades.

Casos de uso

Después de conectar y preparar sus datos, puede aprovechar MindsDB para implementar los siguientes casos de uso:

Caso de uso	Descripción	SDK de Python	SQL
TRAPO	RAG completo que se puede completar a partir de numerosas fuentes de datos	(Pitón)	(SQL)
Agentes	Equipe a los agentes para responder preguntas sobre datos estructurados y no estructurados en MindsDB	(Pitón)	(SQL)
Automatización	Automatice los flujos de trabajo de datos de IA mediante Jobs	(Pitón)	(SQL)

Ejemplo

Conexión de agentes de IA a datos estructurados y no estructurados

Un caso de uso común implica conectar agentes a datos. El siguiente ejemplo muestra cómo conectar un agente de IA a una base de datos para que pueda realizar búsquedas en datos estructurados:

Primero conectamos la fuente de datos, en este caso conectamos una base de datos postgres (puedes hacerlo a través del editor SQL o 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 ;

Ahora puede crear un agente que pueda responder preguntas sobre información no estructurada en esta base de datos (usemos el SDK de Python)

 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 )

Agrega más datos al agente, agreguemos algunos datos no estructurados:

 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 )