MindsDB Query Engine

Description

Le moteur de requête de MindsDB permet aux utilisateurs de construire des pipelines de recherche sémantique sophistiqués en utilisant uniquement SQL. Ce framework permet une intégration transparente des sources de données, permettant aux utilisateurs de façonner et de préparer les données via des vues et des tables. Une capacité clé est la possibilité d'indexer du contenu non structuré dans des bases de connaissances, qui sont essentiellement des index sémantiques qui correspondent au contenu par sens plutôt que par mots-clés.

Une fois les données indexées, les utilisateurs peuvent les exposer via un agent en langage naturel. Cet agent agit comme une interface intelligente, permettant des requêtes en anglais simple. L'ensemble du processus, de la connexion des données à l'interrogation de l'agent, peut être géré sans jamais quitter un client SQL. Cette approche démocratise les capacités de l'IA, les rendant accessibles aux professionnels des bases de données et aux développeurs familiers avec SQL.

Le framework prend en charge un flux de travail robuste : connecter des sources de données, indexer du contenu dans des bases de connaissances et interroger via un agent. Ceci est facilité par une série d'instructions SQL pour créer des bases de données, des projets, des bases de connaissances et des agents. MindsDB offre des options de déploiement flexibles, y compris Docker, et s'intègre à divers clients via un protocole de communication compatible MySQL.

Les fonctionnalités clés incluent la possibilité de créer et de gérer des bases de données (connexions à des sources de données externes), des projets (espaces de noms pour organiser les actifs d'IA), des tables et des vues pour la préparation des données. Les bases de connaissances sont au cœur des capacités de recherche de MindsDB, exploitant des modèles d'intégration, des modèles de réordonnancement optionnels et des magasins vectoriels pour une récupération contextuelle. Les agents fournissent l'interface conversationnelle, combinant les LLM avec l'accès aux bases de connaissances et aux tables pour des requêtes en langage naturel sur des données structurées et non structurées.

MindsDB est conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les administrateurs de bases de données qui souhaitent intégrer des capacités d'IA, en particulier la recherche sémantique et les requêtes en langage naturel, directement dans leurs flux de travail de données. La proposition de valeur réside dans la simplification des implémentations complexes d'IA en commandes SQL familières, réduisant la courbe d'apprentissage et accélérant les cycles de développement des applications basées sur l'IA.

Fonctionnalités principales de MindsDB Query Engine

• Construire des pipelines de recherche sémantique en SQL

• Connecter des sources de données en direct

• Indexer du contenu non structuré dans des bases de connaissances

• Interroger des données via des agents en langage naturel

• Gérer les données avec des vues et des tables

• Prend en charge la recherche hybride vectorielle + par mots-clés

• S'intègre aux LLM pour les capacités d'agent

• Les données sont interrogées en direct, pas copiées

• Options de déploiement flexibles (Docker)

• Protocole de communication compatible MySQL pour les connexions client

• Prend en charge la syntaxe SQL standard avec extensions

• Les bases de connaissances correspondent au contenu par sens

• Les agents peuvent interroger des données structurées et non structurées

Premiers pas avec MindsDB Query Engine

1. 1

   Installation : Configurez MindsDB localement à l'aide de Docker ou de pip.

2. 2

   Connexion des données : Utilisez les instructions CREATE DATABASE pour lier des sources de données externes.

3. 3

   Création de projet : Organisez les actifs d'IA tels que les bases de connaissances et les agents.

4. 4

   Création de base de connaissances : Définissez des index sémantiques à l'aide de modèles d'intégration.

5. 5

   Indexation des données : Insérez du contenu à partir de tables ou de vues dans la base de connaissances.

6. 6

   Construction d'agent : Créez une interface conversationnelle à l'aide d'un LLM et de sources de données.

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   Interrogation de l'agent : Posez des questions en langage naturel pour récupérer des informations.

Cas d'utilisation de MindsDB Query Engine

• Recherche sémantique de documents
• Automatisation du support client
• Analyse de données avec langage naturel
• Systèmes de recommandation de contenu
• Gestion des connaissances internes
• Implémentation de recherche hybride

FAQ de MindsDB Query Engine

• Qu'est-ce que le moteur de requête MindsDB ?

  Le moteur de requête MindsDB est un framework qui permet aux utilisateurs de construire des pipelines de recherche sémantique et des agents en langage naturel entièrement dans SQL, en se connectant à diverses sources de données et en indexant du contenu pour une récupération intelligente.

• Comment MindsDB permet-il la recherche sémantique ?

  MindsDB utilise des bases de connaissances, qui sont des index sémantiques créés avec des modèles d'intégration. Ces index correspondent au contenu par sens, permettant des recherches comme 'mot de passe oublié' pour trouver des documents pertinents même sans correspondance exacte de mots-clés.

• Puis-je utiliser mes clients SQL existants avec MindsDB ?

  Oui, MindsDB expose un protocole de communication compatible MySQL, permettant à tout client MySQL standard, tel que MySQL CLI, DBeaver ou TablePlus, de se connecter et d'interagir avec MindsDB.

• MindsDB copie-t-il mes données ?

  Non, MindsDB ne copie jamais vos données. Il interroge les sources de données externes en direct à chaque exécution d'une requête, garantissant que les données restent à leur emplacement d'origine.

• Que sont les projets dans MindsDB ?

  Les projets sont des espaces de noms au sein de MindsDB utilisés pour organiser les bases de connaissances, les agents, les vues et les tâches, permettant une meilleure gestion des pipelines d'IA par cas d'utilisation.

• Comment puis-je indexer du contenu non structuré ?

  Vous créez une base de connaissances à l'aide d'un modèle d'intégration, puis vous utilisez des instructions INSERT INTO pour alimenter le contenu textuel de vos tables ou vues pour l'indexation sémantique.

• Quel est le rôle d'un agent dans MindsDB ?

  Un agent agit comme une interface conversationnelle sur vos données. Il combine un grand modèle linguistique (LLM) avec un accès aux bases de connaissances et aux tables de base de données, permettant des requêtes en langage naturel.

• MindsDB peut-il effectuer une recherche hybride ?

  Oui, MindsDB prend en charge la recherche hybride, qui combine la similarité sémantique (intégrations vectorielles) avec la correspondance exacte par mots-clés (index de recherche plein texte BM25), nécessitant PGVector comme backend de stockage.

• Comment puis-je maintenir mes bases de connaissances à jour ?

  Vous pouvez utiliser les tâches MindsDB pour planifier l'exécution automatique d'instructions SQL, telles que des instructions INSERT, à des intervalles spécifiés, garantissant ainsi que vos bases de connaissances sont mises à jour avec de nouvelles données.

• Quels fournisseurs de LLM sont pris en charge pour les agents ?

  MindsDB prend en charge divers fournisseurs de LLM, notamment OpenAI, Anthropic, Google et AWS Bedrock, offrant une flexibilité dans le choix du meilleur modèle pour votre agent.