AI Mind Tool

`AIMindTool`

描述

AIMindTool 是对 MindsDB 提供的 AI-Minds 的封装。只需配置连接参数，它就允许你用自然语言查询数据源。这个工具适用于需要从各种数据源中获取答案的场景，包括 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、ClickHouse、Snowflake 和 Google BigQuery。

Minds 是一种 AI 系统，工作方式类似大语言模型（LLMs），但它更进一步，能够从任意数据中回答任意问题。它通过以下方式实现：

使用参数化搜索选择最相关的数据来回答问题
通过语义搜索理解含义，并在正确上下文中给出响应
通过分析数据并使用机器学习（ML）模型提供精准答案

安装

要把这个工具集成到项目中，需要安装 Minds SDK：

uv add minds-sdk

入门步骤

要高效使用 AIMindTool，请按以下步骤操作：

安装包：确认你的 Python 环境中已安装 crewai[tools] 和 minds-sdk。
获取 API Key：在这里注册 Minds 账户，并获取 API key。
环境配置：将获取到的 API key 存入名为 MINDS_API_KEY 的环境变量，方便该工具使用。

示例

下面的示例展示了如何初始化工具并执行查询：

from crewai_tools import AIMindTool

# Initialize the AIMindTool
aimind_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 query
result = aimind_tool.run("How many 3 bedroom houses were sold in 2008?")
print(result)

参数

AIMindTool 接受以下参数：

api_key：可选。你的 Minds API key。如果未提供，会从 MINDS_API_KEY 环境变量读取。
datasources：字典列表，每个字典包含以下键：
- description：该 datasource 中数据的描述。
- engine：datasource 的引擎（或类型）。
- connection_data：包含 datasource 连接参数的字典。
- tables：该数据源将使用的表列表。可选；如果要使用数据源中的所有表，可以省略。

支持的数据源及其连接参数列表可在这里查看。

Agent 集成示例

下面展示如何将 AIMindTool 集成到 CrewAI agent 中：

from crewai import Agent
from crewai.project import agent
from crewai_tools import AIMindTool

# Initialize the tool
aimind_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
@agent
def data_analyst(self) -> Agent:
    return Agent(
        config=self.agents_config["data_analyst"],
        allow_delegation=False,
        tools=[aimind_tool]
    )

结论

AIMindTool 提供了一种强大的方式，可以用自然语言查询数据源，从而无需编写复杂 SQL 就能更轻松地提取洞察。通过连接多种数据源并利用 AI-Minds 技术，该工具让 agents 能够高效访问和分析数据。