一、软件介绍

文末提供源码和程序下载学习

      MindsDB 是一种解决方案，使人类、AI、代理和应用程序能够以自然语言和 SQL 查询数据，并在不同的数据源和类型中获得高度准确的答案。此开源程序是一个联合查询引擎，可以整理您的数据蔓延混乱，同时仔细回答您提出的每一个问题。MindsDB 内置了 MCP 服务器 ，使您的 MCP 应用程序能够连接、统一和响应大规模联合数据（跨数据库、数据仓库和 SaaS 应用程序）的问题。

      MindsDB 在回答从结构化数据到非结构化数据的问题方面的强大功能，无论这些数据是分散在 SaaS 应用程序、数据库还是......在数据仓库中冬眠

二、安装 MindsDB 服务器

     MindsDB 是一个开源服务器，可以部署在任何地方 - 从笔记本电脑到云，以及介于两者之间的任何地方。是的，您可以根据自己的喜好对其进行自定义。

• Using Docker Desktop. This is the fastest and recommended way to get started and have it all running.
  使用 Docker Desktop。这是开始并运行一切的最快且推荐的方法。
• Using Docker. This is also simple, but gives you more flexibility on how to further customize your server.
  使用 Docker。这也很简单，但可以让您更灵活地进一步自定义您的服务器。
• Using PyPI. This option enables you to contribute to MindsDB.
  使用 PyPI。 此选项使您能够为 MindsDB 做出贡献。

三、连接您的数据

您可以连接到数百个数据源（了解更多）。 这只是 Postgres 数据库的一个示例。

-- Connect to demo postgres DB
CREATE DATABASE demo_postgres_db
WITH ENGINE = "postgres",
PARAMETERS = {
  "user": "demo_user",
  "password": "demo_password",
  "host": "samples.mindsdb.com",
  "port": "5432",
  "database": "demo",
  "schema": "demo_data"
};

      连接数据源后，您可以使用优质的标准 SQL 随心所欲地对其进行组合 、 切片、切块和转换 （了解更多）。

      将数据整理成形状后，是时候构建真正可学习的 AI 了！

四、构建 AI 知识

      我们的知识库是最先进的自主 RAG 系统，可以消化来自 MindsDB 支持的任何来源的数据。无论您的数据是结构化的、比瑞士钟表厂更整洁的，还是像青少年的卧室一样非结构化和凌乱的，我们的知识库引擎都会弄清楚如何找到相关信息。

     在此示例中 ，我们将创建一个了解亚马逊评论所有内容的知识库。

-- first create a knowledge base
CREATE KNOWLEDGE_BASE mindsdb.reviews_kb;

-- now insert everything from the amazon reviews table into it, so it can learn it
INSERT INTO mindsdb.reviews_kb (
  SELECT review as content FROM demo_pg_db.amazon_reviews
);

-- check the status of your loads here
SELECT * FROM information_schema.knowledge_bases;

-- query the content of the knowledge base
SELECT * FROM mindsdb.reviews_kb;

对于那里的修补匠和优化爱好者，您可以根据需要深入研究。（了解有关知识库的更多信息）

• Want to hand-pick your embedding model? Go for it!
  想要亲自挑选您的嵌入模型吗？去做吧 ！
• Have strong opinions about vector databases? We're here for it!.
  对矢量数据库有强烈的看法？我们在这里！

但是，如果你宁愿把时间花在其他事情上（比如最终构建那个价值 10 亿美元的 AI 应用程序），那也很好。默认情况下，这一切都是自动处理的 - 您无需担心数据嵌入、分块、矢量优化等细节。

五、搜索

     现在，您的知识库已加载并准备就绪。让我们寻找一些有趣的信息吧！

-- Find the reviews that about Iphone in beast of lights
SELECT *  FROM mindsdb.reviews_kb
WHERE content LIKE 'what are the best kindle reviews'
LIMIT 10;

Install MindsDB SDK  安装 MindsDB SDK

pip install mindsdb_sdk

import mindsdb_sdk


# connects to the specified host and port
server = mindsdb_sdk.connect('http://127.0.0.1:47334')

wiki_kb = server.knowledge_bases.get('mindsdb.reviews_kb');
df = my_kb.find('what are the best kindle reviews').fetch()