前几天我们提到企业AI数据环境的复杂性，远非单一的向量库能胜任。大型企业的数据"散落”在大量的RDBMS、文档、SaaS甚至邮件中。未来企业AI应用的数据访问一定会体现两大最重要的特征：融合与智能。
本篇为大家实测MindsDB这款开源的AI数据统一访问引擎，以了解它是如何在数据不离开源头的前提下，给上层应用提供一种融合与智能的数据访问方式。：
- MindsDB初探、安装与启动
- 一：跨多数据源的统一查询
- 二：AI模型赋能数据查询
- 三：知识库与混合检索的应用
- 四：构建智能的Data Agent
- 结束语：MindsDB的应用总结
01 MindsDB初探、安装与启动
MindsDB不是一个随着大模型（LLM）才出现的项目，最开始它为跨源的机器学习而设计，但随着LLM的出现而发生进化。简单的说，目前的MindsDB是：
一个跨多数据源（数据库、文件、应用等）、支持多AI模型（传统ML/LLM模型、嵌入模型）的统一数据连接、查询与智能应用的"中间件”。
【平台架构】
我们将MindsDB的架构表示如下：
可以把MindsDB比作一个在数据源与AI应用之间的“智能数据层”：
-
对下层（数据源）：通过可插拔的大量连接器对接各种异构数据源，可以是各种数据库/仓库、文件、向量库、SaaS应用等。
-
对上层（AI应用）：提供统一的SQL、SDK、REST、MCP多种API，以实现统一查询、混合检索、智能分析、Data Agent等。
而MindsDB本身除了协调各个数据源的查询并汇总结果外，更重要的是：集成大量机器学习引擎（包括LLM)，通过AI模型给数据查询注入AI能力。
什么意思呢？比如下面这些需要一点”AI“的查询：
-
在查询客户信息时，同步检索出这个客户的“流失概率”
-
在查询文章内容时，实时总结出这篇文章的“摘要信息”
-
在插入某段文本时，同时抽取其“结构化信息”插入到某个表
此外，MindsDB还支持一些在中间层进行数据联合（Unify）、同步、智能响应的有趣特性。
下面通过实例来探究MindsDB的用法与强大，首先进行安装并启动MindsDB Server。
【安装与启动】
最快速启动MindsDB的方式是Docker（具体请参考Github）。本着探索的精神，我们则用源码启动：
#创建虚拟环境(macos)python -m venv mindsdb-venvsource mindsdb-venv/bin/activate#安装依赖pip install -e .python -m mindsdb --config ./config.json
这里使用了config.json进行启动（建议你也这么做），其中的一些重点：
-
path：root字段为MindsDB自身的存储目录，可自行设置；
-
api：对MindsDB需要启动的API接口做配置。MindsDB会在不同端口启动不同的API接口，比如HTTP接口在47334（REST访问与GUI）；MySQL接口在47335（MySQL客户端访问）；MCP Server在47337（MCP协议访问）等；
-
default_llm：**默认LLM模型，支持Ollama。注意国内模型用OpenAI兼容接口，需要设置baseurl。举例：
"default_llm": { "provider": "openai", "model_name" : "gpt-4o-mini", "base_url":"<官方url或第三方平台url>", "api_key": "<你的API Key>"},
踩坑：为了让MindsDB能够成功通过OpenAI SDK访问其他模型，注意在代码中搜索CHATMODELSPREFIXES设置，把对应模型的前缀加进去。
-
default_*embedding_*model：默认的嵌入模型，与default_llm类似
-
default_*reranking_*model：默认的rerank模型，与default_llm类似
启动成功后，访问http://127.0.0.1:47334/，看到GUI后代表成功:
02 跨多数据源的统一查询
MindsDB最核心的两类集成能力是数据源与AI模型（通过对应的handler/引擎来连接)。本节先看前一类：数据源集成。
MindsDB中连接并访问外部数据源的方式为：
通过SQL声明式的连接外部数据源，将其注册成MindsDB的“虚拟数据库”。
我们看几种最主要的数据源。
【关系型数据库（RDBMS）】
最常见的数据源是企业中的各种RDBMS。我们在本地启动一个Postgres测试数据库来模拟，并生成一些数据。
现在进入MindsDB的GUI，执行如下”MindsDB风格“的SQL：
CREATE DATABASE my_postgres WITH ENGINE = 'postgres',PARAMETERS = { "host": "127.0.0.1", "port": 5432, "database": "mindsdb", "user": "postgres", "schema": "public", "password": "yourpassword"};
非常直观。Parameters是连接源库的参数，with engine则指定连接引擎是postgres。这就把一个Postgres库”映射“成了名字叫做my_postgres的虚拟库。
对RDBMS来说，这里遵循的映射规则是：
- 虚拟数据库中的表名、字段与源数据库一一对应
注意，虚拟库并不真实存在。所以你无需考虑数据同步等问题。现在你可以通过SHOW TABLES FROM查看库中的表清单，并对其查询。比如：
select * from my_postgres(select * from products limit5)--或者select * from my_postgres.products limit5
对于使用者来说，好像是在查询本地表，但其实数据仍然在Postgres里，由MindsDB将SQL转译并下推给Postgres执行,整个过程对用户透明。
你也可以通过这个映射的”虚拟库”直接创建表和数据：
create table my_postgres.demo ( id integer primary key, content varchar(50))insert into my_postgres.demo values(1,'demo')
一切都和你直接操作源库类似（注：MindsDB风格的SQL语法基本遵循MySQL与PostgreSQL），但这里创建的表和数据实际上都会被“推”到源数据库。
【文件】
另一种常见的数据源是文件，MindsDB直接支持的文件类型为TXT/PDF/Excel/CSV/JSON等。对于文件的映射规则是：
-
虚拟数据库的名字固定为“files”
-
表名则是你上传文件的时候设置的名称
对不同的文件类型，MindsDB会用不同的方式将其映射成“表”：
-
对于CSV/Excel：直接将电子表格映射成Table，字段与表头对应
-
对于TXT/PDF：会进行内容分割后映射成content与metadata两列
-
JSON文件：如果可以，将被转化为Table；否则与TXT处理方式一致
现在通过MindsDB的GUI上传几个测试文件：
然后你就可以向查询表一样查询这个“文件”。比如：
SELECT * FROM files.test_questions;
如果源文件是TXT或PDF的非结构化文件，查询结果可能像这样：
正如上文所说，文件会被拆成多行放在content字段中。
【向量数据库】
AI时代自然不能缺少向量库，MindsDB支持常见的向量库。向量库到虚拟数据库中的映射规则根据不同的向量库有所不同。
以ChromDB为例：
-
映射的表名为对应的Chroma中的collection名称
-
字段则统一为id、embeddings、metadata、content、distance
让我们找一个RAG应用中的Chroma向量库映射过来：
--创建chroma虚拟数据库映射CREATE DATABASE my_chromadbWITH ENGINE = 'chromadb'PARAMETERS = { "persist_directory": "./chromadata", "distance": "cosine"}
然后就可以直接查询这个向量库的某个collection，就像查一个普通表：
select embeddings,content,metadata from my_chromadb.vectorindex
你将会直接看到向量、对应的内容和元数据的输出。
向量库的插入与有条件检索需要用到嵌入模型，将在下一节讲解。
【跨源联合查询】
连接多个数据源后，MindsDB的强大之处在于可以直接用SQL对不同来源的数据进行JOIN和联合查询。
比如你的orders表在Postgres，客户行为日志存储在MongoDB中，你可以在MindsDB中写一个跨库JOIN，将两者关联分析而无需要任何ETL流程！MindsDB会将查询拆分给Postgres和Mongo分别执行，然后在内部完成结果拼接，最终把融合后的结果集返回。
需要注意的是，MindsDB尽量将过滤、聚合等操作下推到各自的数据源，但最终的跨库结合部分会在MindsDB层完成，因此对于超大数据集的跨源操作需要谨慎设计过滤条件。
03 AI模型赋能数据查询
接着来看MindsDB的第二大核心集成能力：AI模型。
如果说MindsDB的数据源集成解决的是”找齐数据并统一访问”的问题，那么模型集成的目的是让数据更聪明。
MindsDB通过一种“AI Table”的模式将AI模型融入数据库查询，使AI预测和分析如同查询一个表一样方便 。
现在来看如何利用MindsDB的模型能力，创建、训练与调用模型，让查询注入AI能力。注意，大模型（LLM）也只是AI模型的一种，它的区别在于不需要基于MindsDB的数据源做训练。
【传统机器学习模型】
先看传统的机器学习（ML）模型，通常包括各种回归、分类、时间序列等模型。以一个简单的预测客户流失概率的分类模型举例。
比如，有一张客户流失历史数据表customers_churn在Postgres里，包含客户诸多属性和是否已经流失的标签。我们希望训练一个模型预测新的客户是否可能流失，首先来训练这个预测模型：
CREATE MODEL mindsdb.customers_churn_predictorFROM my_postgres( SELECT * FROM customers_churn)PREDICT churn;
上述SQL会让MindsDB读取my*postgres.customers_*churn数据，并自动训练一个预测churn（流失）字段的模型。训练完成后，一个名为customers_*churn_*predictor的模型就出现在MindsDB的名为mindsdb的内部库中。
现在，你可以像查询表一样查询它，传入新的客户属性，获取预测结果：
SELECT churn, churn_confidence, churn_explainFROM mindsdb.customers_churn_predictorWHERE SeniorCitizen=0 AND Partner='Yes' AND Dependents='No' AND tenure=1 AND PhoneService='No' ... -- 省略若干客户条件;
返回结果中包含模型预测的churn（是否流失），以及churn_*confidence置信度和churn_*explain解释信息等。MindsDB自动提供了预测的可信度和特征重要性等解释性输出，方便我们理解模型判断依据。
可以看到，这里既不需要模型开发与调用代码，也不需要把数据导出到外部工具，一切用SQL完成。
这种“AI Table”的方式还有个好处是：你甚至可以把模型“表”和数据表做JOIN，实现批量调用，比如批量预测一批客户的流失概率。你将在下面的大模型部分看到这一点。
【大语言模型（LLM)】
MindsDB将LLM视作特殊的AI引擎（无需训练），可以通过配置API密钥等参数，也将其包装为MindsDB中的模型“表”。
我们创建一个用来回答问题的模型：
CREATE MODEL my_llm_openai_answerPREDICT answerUSING engine = 'openai', model_name = 'gpt-4o-mini', api_base = 'https://api.openai.com/v1', openai_api_key = '<你的OpenAI密钥>', prompt_template = '回答问题：{{question}}',max_tokens=8000;
你可以替换成任意兼容OpenAI API接口的模型，如果配置正常，现在就得到了一个模型“表”，查询它：
SELECT answer FROM my_llm_openai_answer WHERE question = '你好，能简单介绍一下MindsDB吗？'
MindsDB会把question字段的内容插入到提示模板中调用模型，并将返回的回答作为answer字段输出（字段在创建时定义）。这种方式让我们用SQL就调用了LLM，而无需单独编写API代码。
巧妙的是，你可以把LLM模型”表“与数据表JOIN，实现更智能的查询。
我们现在创建一个生成摘要的模型：
CREATE MODEL my_llm_openai_summaryPREDICT summaryUSING engine = 'openai', model_name = 'gpt-4o-mini', openai_api_key = '<API密钥>', prompt_template = '请将以下内容概括为简短摘要：{{text}}';
现在将前面创建的Postgres数据库中的产品描述数据批量”喂“给它，让AI生成每个产品的描述摘要：
SELECT p.product_id, s.summaryFROM my_postgres( SELECT product_id, description AS text FROM products WHERE product_id BETWEEN 1 AND 3 ) AS pJOIN my_llm_openai_summary AS s;
这里通过JOIN操作将Postgres库中表的描述字段description发送给摘要模型（注意要as text，因为模型定义的条件字段是text），模型输出的summary再与原产品ID一起返回，从而实现了批量生成，真正实现了“让SQL更智能”。
再创建一个用来情感检测的LLM模型：
CREATE MODEL my_llm_qwen_sentimentPREDICT sentimentUSING engine = 'openai', model_name = 'qwen-plus', api_base = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1', openai_api_key = '<API-Key>', prompt_template = '请将下面客服评论内容判断为 好评、中性 或 差评：{{review}}';
把上面Postgres库中的订单评价信息批量“送入”这个模型：
SELECT o.order_id, o.product_id, o.review, s.sentimentFROM my_postgres( SELECT order_id, product_id, review FROM order_items LIMIT 5 ) AS oJOIN my_llm_qwen_sentiment AS s;
你就可以轻松的得到所有评价的情感分类结果：
【嵌入模型】
嵌入模型在生成式AI中用于将输入转化为向量表示，从而实现语义检索。同其他模型一样，你也可以得到一个嵌入模型”表“，并对其进行查询。
首先创建一个嵌入模型”表“：
CREATE MODEL my_emb_openaiPREDICT embedding USING engine = 'openai', model_name='text-embedding-3-small', mode = 'embedding', question_column = 'content' ...
这里仍然使用openai引擎，但是mode为embedding；输入为content，输出为embedding。
现在我们基于上一节创建的文件与向量数据库，用SQL快速生成向量索引：
create table my_chromadb.sales_questions (select m.embedding as embeddings,f.content,f.metadatafrom files.sales_questions f join my_emb_openai m )
这里把“files”这个数据库中的sales_*questions文件“表”与my_*emb_*openai这个模型”表“进行JOIN，Mindsdb会自动发现两者匹配的”字段“content，并生成向量，然后直接在“my_*chromadb"这个库中创建向量”表“（注意字段名称是强制的），这样就完成了一个向量索引的过程！
基于这个新生成的向量”表“，借助向量模型就可以做语义检索：
select contentfrom my_chromadb.sales_questions where embeddings = (select embedding from my_emb_openai where content = '...')
注意这里的”=“并非绝对相等，仅仅代表语义相似。
你会看到类似如下的结果，而且会输出distance（代表相似度）：
综合以上例子，我们通过几个简单的SQL就把文件进行了拆分、向量化、插入向量库，并可以语义检索。这实际上就是RAG在Index阶段的基本原理。但不同的是，这里全部是用SQL完成的。
可以看到，不管底层使用的是自训练ML模型还是外部的LLM，MindsDB都将其统一为SQL可查询的表接口，实现了模型与数据的无缝融合。通过这种方式，许多复杂的AI数据任务会变得更轻松，大大缩短了从数据到AI应用的路径。
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