MindsDB Query Engine

Описание

MindsDB Query Engine позволяет пользователям создавать сложные конвейеры семантического поиска, используя только SQL. Эта платформа обеспечивает бесшовную интеграцию источников данных, позволяя пользователям формировать и подготавливать данные с помощью представлений (views) и таблиц. Ключевая возможность — индексирование неструктурированного контента в базы знаний, которые по сути являются семантическими индексами, сопоставляющими контент по смыслу, а не по ключевым словам.

После индексации данных пользователи могут получать к ним доступ через агент естественного языка. Этот агент действует как интеллектуальный интерфейс, позволяющий выполнять запросы на обычном английском языке. Весь процесс, от подключения данных до запросов к агенту, может управляться без выхода из SQL-клиента. Такой подход демократизирует возможности ИИ, делая их доступными для специалистов по базам данных и разработчиков, знакомых с SQL.

Платформа поддерживает надежный рабочий процесс: подключение источников данных, индексирование контента в базы знаний и выполнение запросов через агент. Это обеспечивается серией SQL-запросов для создания баз данных, проектов, баз знаний и агентов. MindsDB предлагает гибкие варианты развертывания, включая Docker, и интегрируется с различными клиентами через протокол MySQL-compatible wire protocol.

Ключевые функции включают возможность создавать и управлять базами данных (подключения к внешним источникам данных), проектами (пространства имен для организации ИИ-активов), таблицами и представлениями для подготовки данных. Базы знаний являются центральным элементом возможностей поиска MindsDB, используя модели встраивания (embedding models), опциональные модели переранжирования (reranking models) и векторные хранилища для контекстно-зависимого извлечения. Агенты предоставляют диалоговый интерфейс, объединяя LLM с доступом к базам знаний и таблицам для выполнения запросов на естественном языке как по структурированным, так и по неструктурированным данным.

MindsDB предназначен для разработчиков, специалистов по данным и администраторов баз данных, которые хотят встраивать возможности ИИ, особенно семантический поиск и запросы на естественном языке, непосредственно в свои рабочие процессы обработки данных. Ценностное предложение заключается в упрощении сложных реализаций ИИ до привычных SQL-команд, снижении кривой обучения и ускорении циклов разработки для приложений на базе ИИ.

Основные функции MindsDB Query Engine

• Создание конвейеров семантического поиска на SQL

• Подключение источников данных в реальном времени

• Индексирование неструктурированного контента в базы знаний

• Запросы к данным через агенты естественного языка

• Управление данными с помощью представлений и таблиц

• Поддержка гибридного поиска (векторный + ключевые слова)

• Интеграция с LLM для функциональности агентов

• Данные запрашиваются в реальном времени, не копируются

• Гибкие варианты развертывания (Docker)

• MySQL-compatible wire protocol для клиентских подключений

• Поддержка стандартного синтаксиса SQL с расширениями

• Базы знаний сопоставляют контент по смыслу

• Агенты могут запрашивать структурированные и неструктурированные данные

Начало работы с MindsDB Query Engine

1. 1

   Установка: Настройте MindsDB локально с помощью Docker или pip.

2. 2

   Подключение данных: Используйте операторы CREATE DATABASE для связи с внешними источниками данных.

3. 3

   Создание проекта: Организуйте ИИ-активы, такие как базы знаний и агенты.

4. 4

   Создание базы знаний: Определите семантические индексы с использованием моделей встраивания.

5. 5

   Индексирование данных: Вставьте контент из таблиц или представлений в базу знаний.

6. 6

   Создание агента: Создайте диалоговый интерфейс, используя LLM и источники данных.

7. 7

   Запрос к агенту: Задавайте вопросы на естественном языке для получения информации.

Варианты использования MindsDB Query Engine

• Семантический поиск по документам
• Автоматизация поддержки клиентов
• Анализ данных с помощью естественного языка
• Системы рекомендаций контента
• Управление внутренними знаниями
• Реализация гибридного поиска

Часто задаваемые вопросы MindsDB Query Engine

• Что такое MindsDB Query Engine?

  MindsDB Query Engine — это платформа, которая позволяет пользователям создавать конвейеры семантического поиска и агенты естественного языка полностью в SQL, подключаясь к различным источникам данных и индексируя контент для интеллектуального извлечения.

• Как MindsDB обеспечивает семантический поиск?

  MindsDB использует базы знаний, которые представляют собой семантические индексы, созданные с помощью моделей встраивания. Эти индексы сопоставляют контент по смыслу, позволяя выполнять такие поисковые запросы, как «забыли пароль», для поиска релевантных документов даже без точного совпадения ключевых слов.

• Могу ли я использовать свои существующие SQL-клиенты с MindsDB?

  Да, MindsDB предоставляет протокол MySQL-compatible wire protocol, позволяющий любому стандартному MySQL-клиенту, такому как MySQL CLI, DBeaver или TablePlus, подключаться и взаимодействовать с MindsDB.

• Копирует ли MindsDB мои данные?

  Нет, MindsDB никогда не копирует ваши данные. Он запрашивает внешние источники данных в реальном времени каждый раз при выполнении запроса, гарантируя, что данные остаются в исходном месте.

• Что такое проекты в MindsDB?

  Проекты — это пространства имен в MindsDB, используемые для организации баз знаний, агентов, представлений и заданий, что позволяет лучше управлять конвейерами ИИ по сценариям использования.

• Как индексировать неструктурированный контент?

  Вы создаете базу знаний с помощью модели встраивания, а затем используете операторы INSERT INTO для передачи текстового контента из ваших таблиц или представлений в нее для семантического индексирования.

• Какова роль агента в MindsDB?

  Агент действует как диалоговый интерфейс для ваших данных. Он объединяет большую языковую модель (LLM) с доступом к базам знаний и таблицам базы данных, позволяя выполнять запросы на естественном языке.

• Может ли MindsDB выполнять гибридный поиск?

  Да, MindsDB поддерживает гибридный поиск, который объединяет семантическое сходство (векторные встраивания) с точным совпадением ключевых слов (полнотекстовый индекс BM25), требуя PGVector в качестве бэкенда хранения.

• Как поддерживать базы знаний в актуальном состоянии?

  Вы можете использовать задания MindsDB (MindsDB Jobs) для автоматического выполнения SQL-запросов, таких как операторы INSERT, через заданные интервалы, обеспечивая обновление ваших баз знаний новыми данными.

• Какие провайдеры LLM поддерживаются для агентов?

  MindsDB поддерживает различных провайдеров LLM, включая OpenAI, Anthropic, Google и AWS Bedrock, что обеспечивает гибкость в выборе лучшей модели для вашего агента.