MindsDB: uma plataforma de código aberto para conectar dados de várias fontes e fazer consultas com SQL e IA

O MindsDB é uma plataforma de consulta de dados de IA de código aberto focada na conexão e integração de várias fontes de dados. Ela permite que os usuários consultem dados estruturados e não estruturados de bancos de dados, data warehouses e aplicativos SaaS via SQL ou linguagem natural. No centro do MindsDB está um mecanismo de consulta federado com um servidor MCP (Machine Learning and Data Connectivity) integrado que permite aos usuários unificar o acesso e analisar dados dispersos sem mover os dados. A plataforma oferece suporte a conexões com mais de 200 fontes de dados, incluindo Slack, Gmail e plataformas sociais, e é adequada para desenvolvedores, analistas de dados e usuários corporativos. O MindsDB pode ser implantado localmente ou na nuvem, é altamente flexível, tem uma comunidade ativa e conta com mais de 33 mil estrelas no GitHub.

Lista de funções

• Conectividade de dados de várias fontesSuporte à conectividade com mais de 200 fontes de dados, como bancos de dados (MySQL, PostgreSQL), aplicativos SaaS (Slack, Gmail) e data warehouses.
• Consultas em linguagem natural e SQLOs usuários podem consultar dados em linguagem SQL ou natural, que a plataforma traduz e executa automaticamente.
• Criação de base de conhecimentoIntegração de dados heterogêneos por meio de tabelas virtuais (visualizações) para criar uma base de conhecimento unificada e simplificar o acesso aos dados.
• Integração de aprendizado de máquinaLightwood: estrutura integrada do Lightwood para construção e implementação rápidas de modelos de aprendizado de máquina em um banco de dados.
• Mecanismo de consulta federalExecutar consultas complexas em fontes de dados sem processos de ETL (Extrair, Transformar, Carregar).
• Implementação personalizávelSuporte para implantação local, na nuvem ou no Docker para acomodar diferentes cenários de uso.
• Suporte à comunidade de código abertoGitHub: fornece um fórum de discussão no GitHub, uma comunidade no Slack e documentação para incentivar contribuições e comentários sobre o código.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O MindsDB oferece uma variedade de métodos de instalação para usuários com diferentes conhecimentos técnicos. A seguir, apresentamos os dois principais métodos de instalação:

Uso do Docker (recomendado)

1. Instalação do Docker DesktopFaça o download e instale o Docker Desktop para Windows, Mac ou Linux no site oficial (https://www.docker.com/products/docker-desktop/).
2. Puxando um espelho do MindsDBAbra um terminal e execute o seguinte comando:

   docker pull mindsdb/mindsdb
   

3. Iniciando o contêiner do MindsDBExecute o seguinte comando para iniciar o servidor:

   docker run -p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdb
   

   A porta 47334 é usada para a interface HTTP e a 47335 é usada para conexões do protocolo MySQL.

4. Acessando o MindsDBAbra seu navegador e digite http://localhost:47334Para acessar a interface da Web do MindsDB, use a interface do cliente MySQL. Ou use o cliente MySQL para se conectar ao localhost:47335.

Usando o PyPI (para desenvolvedores)

1. Instalação do PythonVerifique se o Python 3.8 ou posterior está instalado.
2. Instalação do MindsDBExecuta no terminal:

   pip install mindsdb
   

3. Iniciando o servidor MindsDBExecute o seguinte comando:

   python -m mindsdb
   

4. interface de acessoComo no Docker, acesse o http://localhost:47334 ou se conectar por meio de um cliente MySQL.

Após a instalação, o MindsDB oferece uma interface da Web e uma operação de linha de comando. A interface da Web é adequada para iniciantes e a linha de comando é adequada para desenvolvedores.

Funções principais

1. conexão com fontes de dados

O MindsDB suporta a conexão com várias fontes de dados. A seguir, um exemplo de conexão com um banco de dados MySQL:

• Operação da interface da Web::
  1. Faça login na interface da Web e clique na guia "Data Sources" (Fontes de dados).
  2. Selecione "Add Data Source" (Adicionar fonte de dados) e escolha MySQL.
  3. Insira as informações do banco de dados: host (host), porta (geralmente 3306), nome de usuário (username), senha (password) e o nome do banco de dados (database).
  4. Clique em "Test Connection" (Testar conexão) para verificar a conexão e clique em "Save" (Salvar) quando ela for bem-sucedida.
• Operação de comando SQL::
  Execute no editor SQL do MindsDB:

  CREATE DATABASE my_mysql_datasource
  WITH ENGINE = 'mysql',
  PARAMETERS = {
  "host": "localhost",
  "port": 3306,
  "user": "your_username",
  "password": "your_password",
  "database": "your_database"
  };
  

  Após a conexão bem-sucedida, a fonte de dados será exibida na interface ou poderá ser consultada via SQL.

2. dados de consulta

O MindsDB é compatível com consultas SQL e de linguagem natural:

• Consulta SQL::
  Execute instruções SQL padrão em um editor SQL ou cliente MySQL na interface da Web. Por exemplo, consulte os dados de vendas em uma fonte de dados MySQL:

  SELECT * FROM my_mysql_datasource.sales_table WHERE date > '2025-01-01';
  

• consulta em linguagem natural::
  Na interface da Web, selecione o modo "Chat" e insira uma pergunta, por exemplo, "Quais são as vendas do primeiro trimestre em 2025?" O MindsDB converterá automaticamente a pergunta em uma consulta SQL e retornará os resultados.

3. criação de uma base de conhecimento

A base de conhecimento é usada para integrar dados de várias fontes e criar tabelas virtuais. Etapas da operação:

1. Clique na guia "Knowledge Bases" (Bases de conhecimento) na interface da Web e selecione "Create Knowledge Base" (Criar base de conhecimento).
2. Selecione as fontes de dados que você deseja integrar (por exemplo, MySQL e Slack).
3. Defina a estrutura da tabela virtual e configure o mapeamento de campos.
4. Depois de salva, a base de conhecimento pode ser consultada via SQL, por exemplo:

   SELECT * FROM my_knowledge_base WHERE topic = 'sales';
   

4. modelos de aprendizado de máquina

A estrutura Lightwood do MindsDB oferece suporte ao treinamento de modelos de aprendizado de máquina dentro do banco de dados. Por exemplo, a previsão de preços de imóveis:

1. Prepare a tabela de dados com os campos relacionados ao preço da casa (por exemplo, área, localização).
2. Execute-o no editor SQL:

   CREATE PREDICTOR house_price_predictor
   FROM my_mysql_datasource (SELECT * FROM house_data)
   PREDICT price;
   

3. Após a conclusão do treinamento, os resultados da previsão são consultados:

   SELECT price FROM house_price_predictor WHERE area = 100 AND location = 'downtown';
   

Operação da função em destaque

Mecanismo de consulta federal

O mecanismo de consulta federada do MindsDB permite consultas entre fontes de dados. Por exemplo, combinando dados de vendas do MySQL e dados de mensagens do Slack:

SELECT s.order_id, s.amount, m.message
FROM my_mysql_datasource.sales_table s
JOIN my_slack_datasource.messages m
ON s.date = m.timestamp;

Essa consulta elimina a necessidade de mover os dados manualmente; o MindsDB lida automaticamente com conexões entre fontes.

Avaliação da base de conhecimento

O MindsDB fornece ferramentas para avaliar a qualidade da base de conhecimento. Execute o SQL a seguir para verificar a precisão da base de conhecimento:

EVALUATE KNOWLEDGE BASE my_knowledge_base
USING METRICS = ['accuracy', 'completeness'];

Os resultados mostrarão as pontuações de precisão e integridade da base de conhecimento.

Suporte à comunidade

O MindsDB oferece suporte ativo à comunidade:

• Fóruns de discussão do GitHub: Acesso https://github.com/mindsdb/mindsdb/discussions Faça perguntas ou compartilhe ideias.
• Comunidade do SlackEntre no canal Slack do MindsDB para se conectar com os desenvolvedores.
• Arquivo (de computador): Acesso https://docs.mindsdb.com Obtenha tutoriais detalhados e documentação da API.

cenário do aplicativo

1. Análise de dados corporativos
   O MindsDB ajuda as organizações a integrar dados dispersos em bancos de dados e aplicativos SaaS. Os analistas de dados podem consultar dados de vendas, de clientes e operacionais em SQL ou em linguagem natural para gerar relatórios rapidamente. Por exemplo, os varejistas podem conectar o Shopify e o MySQL para analisar as tendências de vendas.
2. Previsão orientada por IA
   Os desenvolvedores podem usar o MindsDB para criar modelos preditivos para aplicações em finanças, comércio eletrônico e muito mais. Por exemplo, preveja a rotatividade de clientes ou a demanda de estoque sem pipelines de dados complexos.
3. Fluxos de trabalho automatizados
   O MindsDB oferece suporte às empresas na automação de tarefas de processamento de dados. Por exemplo, o monitoramento das comunicações da equipe por meio de feeds de dados do Slack, combinado com dados de CRM, gera automaticamente sugestões de acompanhamento do cliente.

QA

1. Quais fontes de dados são compatíveis com o MindsDB?
   O MindsDB é compatível com mais de 200 fontes de dados, incluindo MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Slack, Gmail, Salesforce e muito mais, abrangendo bancos de dados, aplicativos SaaS e data warehouses.
2. É necessário ter experiência em programação?
   Não. A interface da Web do MindsDB é adequada para usuários sem experiência em programação. Os desenvolvedores podem personalizar em profundidade via SQL ou Python.
3. O MindsDB é gratuito?
   O MindsDB é 100% de código aberto e de uso gratuito. O suporte comercial pago está disponível para usuários corporativos, consulte os detalhes em https://mindsdb.com.
4. Como faço para contribuir com o código?
   entrevistas https://github.com/mindsdb/mindsdbPara começar, consulte as Diretrizes de contribuição. Envie um problema ou uma pull request para participar.