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MindsDB:一个利用企业数据构建 AI 的平台

UCloud小助手 / 61人阅读

MindsDB作为一个开源项目,它旨在将机器学习模型无缝集成到现有的数据库系统中,为用户提供实时的数据预测能力。这个项目的创新之处在于,它能够以简单、直观的方式让开发者和非技术人员都能够利用AI进行数据分析和预测。 它是根据企业数据库定制的AI平台,使用者可以根据数据库、矢量存储和应用程序数据实时创建、提供和微调模型。

简介

MindsDB 的核心理念是使数据库不仅能够存储和检索数据,还能基于这些数据进行智能预测。它是一个透明的层,可以嵌入到任何SQL数据库(如MySQL, PostgreSQL等)之上,使得即使没有深度学习背景的开发人员也能利用其强大的预测功能。MindsDB可直接在数据库中进行建模,省去了数据处理、搭建机器学习模型等头疼的步骤,可以说是一步到位。对于数据分析师、商业分析师无须了解过多数据工程、建模知识,即可开箱使用,非常舒服(一下子降低了建模门槛,人人都是数据分析师,人人都会应用算法了),以下是它的一个大框架:

左边是数据库or数据仓库,右边是建模常用的python库,mindsdb在中间,相当于直接连接了数据与模型。MindsDB集成了许多数据源,包括数据库、矢量存储和应用程序,以及流行的AI/ML框架,包括AutoML和llm。MindsDB将数据源与AI/ML框架连接起来,并自动化它们之间的日常工作流程。通过这样做,可以将数据和人工智能结合在一起,使定制的人工智能系统能够直观地实现。

应用场景

人工智能工作流自动化

这类应用涉及从数据源获取数据,将其传递给AI/ML模型,并将输出写入数据目的地的任务。常见的用例是异常检测、数据索引/标记/清理和数据转换。

这个示例展示了数据充实流,其中输入数据来自PostgreSQL数据库,并通过OpenAI模型传递以生成新内容,新内容保存到数据目的地。我们从PostgreSQL数据库中获取客户评论。然后,我们部署一个OpenAI模型来分析所有客户评论并分配情感值。最后,为了自动化传入客户评论的工作流,我们创建了一个生成AI输出并将其保存到数据目的地的作业。

AI系统部署

这类用例涉及创建由多个连接部分组成的AI系统,包括各种AI/ML模型和数据源,并通过api公开此类AI系统。

常见的用例是代理和助手、推荐系统、预测系统和语义搜索。以下这个例子展示了人工智能代理,这是MindsDB开发的一个功能。人工智能代理可以被分配特定的技能,包括文本到sql的技能和知识库。技能为人工智能代理提供输入数据,这些数据可以是数据库、文件或网站的形式。它基于汽车销售数据集创建了一个文本到sql的技能,并部署了一个会话模型,它们都是代理的组件。然后,我们创建一个代理,并将这个技能和这个模型分配给它。可以查询该代理以询问有关存储在指定技能中的数据的问题。

小结

MindsDB确实是一款非常新颖的建模产品,能直接在数据库中进行建模,给人耳目一线的感觉,它的优势在于,直连数据库并通过简单的SQL关键字即可在数据库中完成建模。总而言之,MindsDB 将AI的力量引入传统数据库,使得预测分析变得普遍且易于实施。无论你是开发人员、数据分析师还是业务决策者,MindsDB 都值得你尝试,它将改变你对数据智能的认知,助你在大数据时代抢占先机。


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