在当今快速发展的技术环境中，对熟练人工智能开发人员的需求正在达到新的高度。随着企业利用机器学习的力量来推动创新并获得竞争优势，开发人员正在寻求有效的方法来过渡到人工智能领域。
MindsDB 使开发人员能够使用现有的 SQL 知识来提高技能并无缝部署 AI 模型。借助 MindsDB，成为 AI 开发人员的道路可以为更广泛的受众所接受，消除了通常与传统 AI 框架相关的陡峭学习曲线，并使开发人员能够轻松地将 AI 集成到他们的项目中。让我们探讨 MindsDB 如何帮助开发人员成为熟练的 AI 从业者，一次执行一个 SQL 查询。
在这篇博文中，我们将首先介绍 MindsDB，阐明其核心功能和能力。接下来，我们将深入探讨 AI 开发工作流程中现有的挑战，以及 MindsDB 如何提供解决方案来克服这些障碍。最后，我们将引导您完成一个全面的示例，演示如何使用 MindsDB 将语言模型 (LLM) 无缝集成到您的数据中。
什么是 MindsDB
MindsDB 是一个用于服务人工智能逻辑的云，使开发人员能够以快速且可扩展的方式将人工智能驱动的项目从原型设计和实验到生产。
我们通过将生成式 AI、LLM 和其他 AI 模型输出抽象为企业数据库之上的虚拟表 (AI-Tables) 来实现这一点。这增加了组织内部的可访问性，并使开发团队能够利用他们现有的技能来构建由人工智能支持的应用程序。
通过采用以数据为中心的 AI 方法，MindsDB 使流程更接近数据源，最大限度地减少构建和维护数据管道以及 ETL 的需求，从而加快部署时间并降低复杂性。
当前人工智能发展的挑战
人工智能开发的重大挑战之一是实施人工智能模型的耗时过程。通常，开发和部署人工智能模型需要大量编码、数据预处理和特征工程。人工智能工程师经常花费大量时间研究、实验和微调模型，以获得令人满意的结果。这种迭代过程会显着延迟人工智能系统的部署并阻碍快速的开发周期。
另一个挑战在于将数据引入人工智能模型的 ETL 管道的复杂设置，因为数据准备和预处理在构建有效的人工智能模型中发挥着至关重要的作用。管理整个 ETL 工作流程（包括数据收集、预处理、转换和集成）可能非常复杂且耗时。数据工程师和科学家经常面临调整不同数据源、处理缺失值和确保数据质量的挑战，这使得设置过程变得艰巨且容易出错。
传统上，实施人工智能系统需要一支由高技能和专业的专业人员组成的团队，包括数据科学家、机器学习工程师和领域专家。这些专业人员必须具备各个领域的专业知识，例如数据分析、统计建模、算法开发和基础设施设置。然而，这些专业人员的稀缺性和高需求可能使得构建人工智能系统成为一项成本高昂的工作。对于许多组织来说，雇用和维持一支熟练团队的费用可能难以承受，从而限制了他们有效采用人工智能技术的能力。
应对这些挑战对于人工智能系统的更广泛采用和成功实施至关重要。幸运的是，MindsDB 提供了一种解决方案，可以简化和简化 AI 开发工作流程，消除这些障碍，并为实现 AI 驱动的解决方案提供更容易的途径。
MindsDB 如何帮助提高您的开发团队的技能
MindsDB 通过将 AI 模型引入您的数据，有效克服了前面提到的挑战。将数据库连接到 MindsDB 后，即可轻松访问预测建模的世界。MindsDB 拥有多种可供您使用的预训练模型，包括 OpenAI、LangChain 和 Hugging Face，使您能够轻松地对数据做出准确的预测。它允许您利用机器学习的力量，而无需进行大量编码或复杂的设置，使您能够从数据所在的位置释放有价值的见解并推动明智的决策。
MindsDB 通过将 AI 和 ML 功能无缝集成到您的数据中，为提高您的开发团队的技能提供宝贵的支持。通过 MinsdDB 部署和利用强大的 AI 模型只需要 SQL 专业知识。我们利用自定义 SQL 查询直接从您的数据库训练、部署和使用 AI 模型。借助 MindsDB，提高 AI 开发团队技能的途径变得容易、高效且高效。
使用 MinsdDB 丰富您的数据
MindsDB 借助大型语言模型 (LLM) 帮助您丰富数据。
想象一下，您在亚马逊上经营一家在线商店，并且想要分析每种产品的所有客户评论。为了完成这个任务，我们可以使用 OpenAI GPT-4 模型，它是一个预先训练的大型语言模型。
我们有一个存储产品和客户评论的表。
SELECT product_name, review
FROM mysql_demo_db.amazon_reviews;
在对您的数据使用 MindsDB 提供的所有工具之前，您需要将数据库连接到 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"
}; 现在，我们可以通过创建一个 OpenAI 模型来丰富您的数据，该模型为每条评论分配情绪。
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}}.":'; 在这里，我们使用OpenAI引擎及其最新的GPT-4模型。我们在prompt_template参数中提供了一条由模型回答的消息。
由于它是一个预先训练的模型，它的生成和训练阶段几乎立即完成，因此我们可以立即使用它进行预测。
SELECT input.product_name, input.review, output.sentiment
FROM mysql_demo_db.amazon_reviews AS input
JOIN sentiment_classifier AS output; 上述 SELECT 语句连接数据表（mysql_demo_db.amazon_reviews 表）和模型（sentiment_classifier）。审核值来自数据表并作为模型的输入。接下来，模型处理其输入数据并为每个评论分配情绪值。
现在，输入表不仅包含产品和评论列，还包含模型添加的情感列。
人工智能开发领域在不断发展过程中面临着诸多挑战。从数据稀缺和复杂的模型训练到可解释性和偏见问题，这些障碍可能会阻碍人工智能解决方案的进步和采用。
MindsDB 作为一个强大且创新的解决方案出现，可以正面应对这些挑战。MindsDB 通过利用法学硕士的潜力并提供用户友好的平台，提供了一种数据丰富和预测建模的变革性方法。
MindsDB Cloud 提供各种资源来帮助您开始人工智能项目并取得成功。如果您是 MindsDB 的新手，我们鼓励您通过创建一个演示帐户来迈出探索MindsDB Cloud的第一步。