mindsdb

Kode sumber lainnya

v24.11.4.0

Unduh

Situs Web · Dokumen · Komunitas Slack

MindsDB adalah platform yang paling banyak digunakan di dunia untuk membangun AI yang dapat belajar dan menjawab pertanyaan di seluruh data gabungan.

Tentang Kami

MindsDB adalah mesin kueri gabungan yang dirancang untuk agen dan aplikasi AI yang perlu menjawab pertanyaan dari satu atau beberapa sumber data, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur.

Memulai

Instal MindsDB menggunakan Docker atau Docker Desktop.
Hubungkan Data Anda — Hubungkan dan tanyakan ratusan sumber data berbeda.
Siapkan Data Anda — Siapkan, atur, dan otomatisasi transformasi data menggunakan AI dan ML untuk memenuhi kebutuhan Anda.

Kasus Penggunaan

Setelah menghubungkan dan menyiapkan data, Anda dapat memanfaatkan MindsDB untuk mengimplementasikan kasus penggunaan berikut:

Kasus Penggunaan	Keterangan	SDK Python	SQL
LAP	RAG komprehensif yang dapat diisi dari berbagai sumber data	(Piton)	(SQL)
Agen	Melengkapi agen untuk menjawab pertanyaan mengenai data terstruktur dan tidak terstruktur di MindsDB	(Piton)	(SQL)
Otomatisasi	Otomatiskan alur kerja data AI menggunakan Jobs	(Piton)	(SQL)

Contoh

Menghubungkan Agen AI ke data terstruktur dan tidak terstruktur

Kasus penggunaan umum melibatkan menghubungkan agen ke data. Contoh berikut menunjukkan cara menghubungkan agen AI ke database sehingga dapat melakukan pencarian pada data terstruktur:

Pertama kita menghubungkan sumber data, dalam hal ini kita menghubungkan database postgres (Anda dapat melakukannya melalui editor SQL atau 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 ;

Sekarang Anda dapat membuat egent yang dapat menjawab pertanyaan atas informasi tidak terstruktur di database ini (mari gunakan 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 )

Anda menambahkan lebih banyak data ke agen, mari tambahkan beberapa data tidak terstruktur:

 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 )