AI Mind Tool
AIMindTool
Seção intitulada “AIMindTool”Descrição
Seção intitulada “Descrição”O AIMindTool é um wrapper em torno do AI-Minds fornecido pela MindsDB. Ele permite que você consulte fontes de dados em linguagem natural, bastando configurar os parâmetros de conexão. Essa ferramenta é útil quando você precisa de respostas para perguntas utilizando dados armazenados em diversas fontes, incluindo PostgreSQL, MySQL, MariaDB, ClickHouse, Snowflake e Google BigQuery.
Minds são sistemas de IA que funcionam de forma similar aos grandes modelos de linguagem (LLMs), mas vão além ao responder qualquer pergunta sobre qualquer dado. Isso é realizado por meio de:
- Seleção dos dados mais relevantes para a resposta utilizando busca paramétrica
- Compreensão do significado e fornecimento de respostas dentro do contexto correto através de busca semântica
- Entrega de respostas precisas ao analisar dados e utilizar modelos de machine learning (ML)
Instalação
Seção intitulada “Instalação”Para incorporar esta ferramenta ao seu projeto, é necessário instalar o Minds SDK:
uv add minds-sdkPassos para Começar
Seção intitulada “Passos para Começar”Para utilizar o AIMindTool de maneira eficaz, siga estes passos:
- Instalação de Pacotes: Verifique se os pacotes
crewai[tools]eminds-sdkestão instalados no seu ambiente Python. - Obtenção da Chave de API: Cadastre-se para uma conta Minds aqui e obtenha uma chave de API.
- Configuração do Ambiente: Armazene sua chave de API obtida em uma variável de ambiente chamada
MINDS_API_KEYpara facilitar seu uso pela ferramenta.
Exemplo
Seção intitulada “Exemplo”O exemplo a seguir demonstra como inicializar a ferramenta e executar uma consulta:
from crewai_tools import AIMindTool
# Initialize the AIMindToolaimind_tool = AIMindTool( datasources=[ { "description": "house sales data", "engine": "postgres", "connection_data": { "user": "demo_user", "password": "demo_password", "host": "samples.mindsdb.com", "port": 5432, "database": "demo", "schema": "demo_data" }, "tables": ["house_sales"] } ])
# Run a natural language queryresult = aimind_tool.run("How many 3 bedroom houses were sold in 2008?")print(result)Parâmetros
Seção intitulada “Parâmetros”O AIMindTool aceita os seguintes parâmetros:
- api_key: Opcional. Sua chave de API da Minds. Se não for fornecida, será lida da variável de ambiente
MINDS_API_KEY. - datasources: Uma lista de dicionários, cada um contendo as seguintes chaves:
- description: Uma descrição dos dados contidos na fonte de dados.
- engine: O engine (ou tipo) da fonte de dados.
- connection_data: Um dicionário contendo os parâmetros de conexão da fonte de dados.
- tables: Uma lista de tabelas que a fonte de dados irá utilizar. Isso é opcional e pode ser omitido caso todas as tabelas da fonte de dados devam ser utilizadas.
Uma lista das fontes de dados suportadas e seus parâmetros de conexão pode ser encontrada aqui.
Exemplo de Integração com Agente
Seção intitulada “Exemplo de Integração com Agente”Veja como integrar o AIMindTool com um agente CrewAI:
from crewai import Agentfrom crewai.project import agentfrom crewai_tools import AIMindTool
# Initialize the toolaimind_tool = AIMindTool( datasources=[ { "description": "sales data", "engine": "postgres", "connection_data": { "user": "your_user", "password": "your_password", "host": "your_host", "port": 5432, "database": "your_db", "schema": "your_schema" }, "tables": ["sales"] } ])
# Define an agent with the AIMindTool@agentdef data_analyst(self) -> Agent: return Agent( config=self.agents_config["data_analyst"], allow_delegation=False, tools=[aimind_tool] )Conclusão
Seção intitulada “Conclusão”O AIMindTool oferece uma forma poderosa de consultar suas fontes de dados utilizando linguagem natural, facilitando a extração de insights sem a necessidade de escrever consultas SQL complexas. Ao conectar diversas fontes de dados e aproveitar a tecnologia AI-Minds, essa ferramenta permite que agentes acessem e analisem dados de maneira eficiente.