在當今快速發展的技術環境中，對熟練人工智能開發人員的需求正在達到新的高度。随着企業利用機器學習的力量來推動創新并獲得競争優勢，開發人員正在尋求有效的方法來過渡到人工智能領域。
MindsDB 使開發人員能夠使用現有的 SQL 知識來提高技能并無縫部署 AI 模型。借助 MindsDB，成為 AI 開發人員的道路可以為更廣泛的閱聽人所接受，消除了通常與傳統 AI 架構相關的陡峭學習曲線，并使開發人員能夠輕松地将 AI 內建到他們的項目中。讓我們探讨 MindsDB 如何幫助開發人員成為熟練的 AI 從業者，一次執行一個 SQL 查詢。
在這篇博文中，我們将首先介紹 MindsDB，闡明其核心功能和能力。接下來，我們将深入探讨 AI 開發工作流程中現有的挑戰，以及 MindsDB 如何提供解決方案來克服這些障礙。最後，我們将引導您完成一個全面的示例，示範如何使用 MindsDB 将語言模型 (LLM) 無縫內建到您的資料中。
什麼是 MindsDB
MindsDB 是一個用于服務人工智能邏輯的雲，使開發人員能夠以快速且可擴充的方式将人工智能驅動的項目從原型設計和實驗到生産。
我們通過将生成式 AI、LLM 和其他 AI 模型輸出抽象為企業資料庫之上的虛拟表 (AI-Tables) 來實作這一點。這增加了組織内部的可通路性，并使開發團隊能夠利用他們現有的技能來建構由人工智能支援的應用程式。
通過采用以資料為中心的 AI 方法，MindsDB 使流程更接近資料源，最大限度地減少建構和維護資料管道以及 ETL 的需求，進而加快部署時間并降低複雜性。
目前人工智能發展的挑戰
人工智能開發的重大挑戰之一是實施人工智能模型的耗時過程。通常，開發和部署人工智能模型需要大量編碼、資料預處理和特征工程。人工智能工程師經常花費大量時間研究、實驗和微調模型，以獲得令人滿意的結果。這種疊代過程會顯着延遲人工智能系統的部署并阻礙快速的開發周期。
另一個挑戰在于将資料引入人工智能模型的 ETL 管道的複雜設定，因為資料準備和預處理在建構有效的人工智能模型中發揮着至關重要的作用。管理整個 ETL 工作流程（包括資料收集、預處理、轉換和內建）可能非常複雜且耗時。資料工程師和科學家經常面臨調整不同資料源、處理缺失值和確定資料品質的挑戰，這使得設定過程變得艱巨且容易出錯。
傳統上，實施人工智能系統需要一支由高技能和專業的專業人員組成的團隊，包括資料科學家、機器學習工程師和領域專家。這些專業人員必須具備各個領域的專業知識，例如資料分析、統計模組化、算法開發和基礎設施設定。然而，這些專業人員的稀缺性和高需求可能使得建構人工智能系統成為一項成本高昂的工作。對于許多組織來說，雇用和維持一支熟練團隊的費用可能難以承受，進而限制了他們有效采用人工智能技術的能力。
應對這些挑戰對于人工智能系統的更廣泛采用和成功實施至關重要。幸運的是，MindsDB 提供了一種解決方案，可以簡化和簡化 AI 開發工作流程，消除這些障礙，并為實作 AI 驅動的解決方案提供更容易的途徑。
MindsDB 如何幫助提高您的開發團隊的技能
MindsDB 通過将 AI 模型引入您的資料，有效克服了前面提到的挑戰。将資料庫連接配接到 MindsDB 後，即可輕松通路預測模組化的世界。MindsDB 擁有多種可供您使用的預訓練模型，包括 OpenAI、LangChain 和 Hugging Face，使您能夠輕松地對資料做出準确的預測。它允許您利用機器學習的力量，而無需進行大量編碼或複雜的設定，使您能夠從資料所在的位置釋放有價值的見解并推動明智的決策。
MindsDB 通過将 AI 和 ML 功能無縫內建到您的資料中，為提高您的開發團隊的技能提供寶貴的支援。通過 MinsdDB 部署和利用強大的 AI 模型隻需要 SQL 專業知識。我們利用自定義 SQL 查詢直接從您的資料庫訓練、部署和使用 AI 模型。借助 MindsDB，提高 AI 開發團隊技能的途徑變得容易、高效且高效。
使用 MinsdDB 豐富您的資料
MindsDB 借助大型語言模型 (LLM) 幫助您豐富資料。
想象一下，您在亞馬遜上經營一家線上商店，并且想要分析每種産品的所有客戶評論。為了完成這個任務，我們可以使用 OpenAI GPT-4 模型，它是一個預先訓練的大型語言模型。
我們有一個存儲産品和客戶評論的表。
SELECT product_name, review
FROM mysql_demo_db.amazon_reviews;
在對您的資料使用 MindsDB 提供的所有工具之前，您需要将資料庫連接配接到 MindsDB。
CREATE DATABASE mysql_demo_db
WITH ENGINE = 'mysql',
PARAMETERS = {
"user": "user",
"password": "MindsDBUser123!",
"host": "db-demo-data.cwoyhfn6bzs0.us-east-1.rds.amazonaws.com",
"port": "3306",
"database": "public"
}; 現在，我們可以通過建立一個 OpenAI 模型來豐富您的資料，該模型為每條評論配置設定情緒。
CREATE MODEL seniment_classifier
PREDICT sentiment
USING
engine = ‘openai’,
model_name = ‘gpt-4’,
prompt_template = 'describe the sentiment of the reviews strictly as
"positive", "neutral", or "negative".
"I love the product":positive
"It is a scam":negative
"{{review}}.":'; 在這裡，我們使用OpenAI引擎及其最新的GPT-4模型。我們在prompt_template參數中提供了一條由模型回答的消息。
由于它是一個預先訓練的模型，它的生成和訓練階段幾乎立即完成，是以我們可以立即使用它進行預測。
SELECT input.product_name, input.review, output.sentiment
FROM mysql_demo_db.amazon_reviews AS input
JOIN sentiment_classifier AS output; 上述 SELECT 語句連接配接資料表（mysql_demo_db.amazon_reviews 表）和模型（sentiment_classifier）。稽核值來自資料表并作為模型的輸入。接下來，模型處理其輸入資料并為每個評論配置設定情緒值。
現在，輸入表不僅包含産品和評論列，還包含模型添加的情感列。
人工智能開發領域在不斷發展過程中面臨着諸多挑戰。從資料稀缺和複雜的模型訓練到可解釋性和偏見問題，這些障礙可能會阻礙人工智能解決方案的進步和采用。
MindsDB 作為一個強大且創新的解決方案出現，可以正面應對這些挑戰。MindsDB 通過利用法學碩士的潛力并提供使用者友好的平台，提供了一種資料豐富和預測模組化的變革性方法。
MindsDB Cloud 提供各種資源來幫助您開始人工智能項目并取得成功。如果您是 MindsDB 的新手，我們鼓勵您通過建立一個示範帳戶來邁出探索MindsDB Cloud的第一步。