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MindsDB는 연합 데이터 전체에서 학습하고 질문에 답할 수 있는 AI 구축을 위해 세계에서 가장 널리 사용되는 플랫폼입니다.
MindsDB는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 포함하여 하나 또는 여러 데이터 소스의 질문에 답해야 하는 AI 에이전트 및 애플리케이션용으로 설계된 통합 쿼리 엔진입니다.
데이터를 연결하고 준비한 후 MindsDB를 활용하여 다음 사용 사례를 구현할 수 있습니다.
사용 사례 | 설명 | 파이썬 SDK | SQL |
---|---|---|---|
조각 | 수많은 데이터 소스에서 채울 수 있는 포괄적인 RAG | (파이썬) | (SQL) |
자치령 대표 | 에이전트가 MindsDB의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 대한 질문에 답할 수 있도록 준비 | (파이썬) | (SQL) |
오토메이션 | 작업을 사용하여 AI 데이터 워크플로 자동화 | (파이썬) | (SQL) |
일반적인 사용 사례에는 에이전트를 데이터에 연결하는 것이 포함됩니다. 다음 예에서는 구조화된 데이터에 대한 검색을 수행할 수 있도록 AI 에이전트를 데이터베이스에 연결하는 방법을 보여줍니다.
먼저 데이터 소스를 연결합니다. 이 경우 postgres 데이터베이스를 연결합니다(이 작업은 SQL 편집기 또는 SDK를 통해 수행할 수 있습니다).
-- 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 ;
이제 이 데이터베이스의 구조화되지 않은 정보에 대한 질문에 답할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다(Python SDK를 사용하겠습니다).
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 )
에이전트에 더 많은 데이터를 추가하고 구조화되지 않은 데이터를 추가해 보겠습니다.
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 )
에이전트는 API 엔드포인트를 통해서도 액세스할 수 있습니다.
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