MindsDB — 让数据库原生具备 AI 查询与预测能力的平台

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MindsDB 是一个流行的开源 AI 分析查询引擎，赋能 AI 智能体无需 ETL 即可直接从数据库、数据仓库和应用程序中获取数据并回答问题。

使用 MindsDB 查询引擎可以构建什么

MindsDB 工作原理

MindsDB 遵循一个简单的工作流：连接 → 统一 → 响应。其核心是一种兼容 SQL 的数据语言，并扩展了用于搜索非结构化数据、管理工作流（作业/触发器）和构建智能体的功能。

安装

用户可以通过 Docker、Docker 扩展 或 PyPI 安装 MindsDB。

以下是通过 Docker 拉取并运行 MindsDB 的方法：

docker run --name mindsdb_container \
-e MINDSDB_APIS=http,mysql \
-p 47334:47334 -p 47335:47335 \
mindsdb/mindsdb:latest

使用

请遵循 快速入门指南，使用我们的演示数据开始使用 MindsDB。

使用统一的 SQL 方言，从超过 200 个 数据源 中检索和分析数据。对于 AI 智能体而言，这意味着更快的响应时间、更高的准确性和更低的令牌消耗。

-- 使用 SQL 聚合来自 Salesforce 的销售管道数据
SELECT SUM(ExpectedRevenue) AS open_pipeline
FROM salesforce.opportunities
WHERE close_date >= CURDATE()

-- 使用相同的方言，即使从非 SQL 数据库（如 MongoDB）中检索数据
SELECT COUNT(*) AS negative_emails_last_30_days
FROM mongodb.support_tickets
WHERE sentiment = 'negative'
  AND created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';

创建 视图，并连接来自不同类型数据系统的数据。

-- 连接 MongoDB 和 Salesforce 数据
CREATE VIEW risky_renewals AS (
SELECT *
FROM mongodb.support_tickets AS reviews
JOIN salesforce.opportunities AS deals
  ON reviews.customer_domain = deals.customer_domain
WHERE deals.type = "renewal"
  AND reviews.sentiment = "negative"
);

在 知识库 中连接向量化和结构化数据。在单个 SQL 查询中结合语义搜索和精确的元数据条件。

-- 为客户问题创建一个知识库
CREATE KNOWLEDGE_BASE customers_issues
USING
  storage = my_vector.db,
  content_columns = ['ticket_description'];
  metadata_columns = ['customer_name', 'segment', 'revenue', 'is_pending_renewal'];

-- 查找提交了与数据安全相关工单的大型客户
SELECT * FROM customers_issues
WHERE content = 'data security'
AND
  is_pending_renewal = 'true'.
  revenue > 1000000;

使用 MindsDB 预打包的 数据智能体，并将其与你自己的智能体连接。了解如何通过 API 或 MCP 使用 MindsDB。

CREATE AGENT my_agent
USING
    model = {
        "provider": "openai",
        "model_name" : "gpt-xx",
        "api_key": "sk-..."
    },
    data = {
         "knowledge_bases": ["mindsdb.customer_issues"],
         "tables": ["salesforce.opportunities", "postgres.sales", "mongodb.support_tickets"]
    },
    prompt_template = '我的提示模板和智能体指导';

查看 MindsDB 推荐的智能体使用方式 此处，以及如何使用 作业 自动化工作流。

📃 教程

• 企业知识搜索 (示例)
• 高级语义搜索 (示例)
• 客户支持自动化 (示例1, 示例2)
• 智能内容发现 (示例)
• 财务分析智能体 (示例)
• 实时 AI 驱动分析 (示例)
• 对话式数据助手 (示例)
• CRM 智能 (示例)
• 合规与客户智能 (示例)
• 对话智能 (示例)
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