資訊專欄INFORMATION COLUMN
MindsDB作為一個開源項目，它旨在將機器學習模型無縫集成到現有的數據庫系統中，為用戶提供實時的數據預測能力。這個項目的創新之處在于，它能夠以簡單、直觀的方式讓開發者和非技術人員都能夠利用AI進行數據分析和預測。 它是根據企業數據庫定制的AI平臺，使用者可以根據數據庫、矢量存儲和應用程序數據實時創建、提供和微調模型。
簡介
MindsDB 的核心理念是使數據庫不僅能夠存儲和檢索數據，還能基于這些數據進行智能預測。它是一個透明的層，可以嵌入到任何SQL數據庫（如MySQL, PostgreSQL等）之上，使得即使沒有深度學習背景的開發人員也能利用其強大的預測功能。MindsDB可直接在數據庫中進行建模，省去了數據處理、搭建機器學習模型等頭疼的步驟，可以說是一步到位。對于數據分析師、商業分析師無須了解過多數據工程、建模知識，即可開箱使用，非常舒服（一下子降低了建模門檻，人人都是數據分析師，人人都會應用算法了），以下是它的一個大框架：
左邊是數據庫or數據倉庫，右邊是建模常用的python庫，mindsdb在中間，相當于直接連接了數據與模型。MindsDB集成了許多數據源，包括數據庫、矢量存儲和應用程序，以及流行的AI/ML框架，包括AutoML和llm。MindsDB將數據源與AI/ML框架連接起來，并自動化它們之間的日常工作流程。通過這樣做，可以將數據和人工智能結合在一起，使定制的人工智能系統能夠直觀地實現。
應用場景
人工智能工作流自動化
這類應用涉及從數據源獲取數據，將其傳遞給AI/ML模型，并將輸出寫入數據目的地的任務。常見的用例是異常檢測、數據索引/標記/清理和數據轉換。
這個示例展示了數據充實流，其中輸入數據來自PostgreSQL數據庫，并通過OpenAI模型傳遞以生成新內容，新內容保存到數據目的地。我們從PostgreSQL數據庫中獲取客戶評論。然后，我們部署一個OpenAI模型來分析所有客戶評論并分配情感值。最后，為了自動化傳入客戶評論的工作流，我們創建了一個生成AI輸出并將其保存到數據目的地的作業。
AI系統部署
這類用例涉及創建由多個連接部分組成的AI系統，包括各種AI/ML模型和數據源，并通過api公開此類AI系統。
常見的用例是代理和助手、推薦系統、預測系統和語義搜索。以下這個例子展示了人工智能代理，這是MindsDB開發的一個功能。人工智能代理可以被分配特定的技能，包括文本到sql的技能和知識庫。技能為人工智能代理提供輸入數據，這些數據可以是數據庫、文件或網站的形式。它基于汽車銷售數據集創建了一個文本到sql的技能，并部署了一個會話模型，它們都是代理的組件。然后，我們創建一個代理，并將這個技能和這個模型分配給它?？梢圆樵冊摯硪栽儐栍嘘P存儲在指定技能中的數據的問題。
小結
MindsDB確實是一款非常新穎的建模產品，能直接在數據庫中進行建模，給人耳目一線的感覺，它的優勢在于，直連數據庫并通過簡單的SQL關鍵字即可在數據庫中完成建模?？偠灾琈indsDB 將AI的力量引入傳統數據庫，使得預測分析變得普遍且易于實施。無論你是開發人員、數據分析師還是業務決策者，MindsDB 都值得你嘗試，它將改變你對數據智能的認知，助你在大數據時代搶占先機。
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