É com grande satisfação que anunciamos que Couchbase agora é suportado como um armazenamento de vetor em MindsDBreunindo o melhor dos dois mundos: os recursos de aprendizado de máquina de ponta do MindsDB e o armazenamento vetorial de alto desempenho do Couchbase. Com essa nova integração, os usuários podem combinar perfeitamente dados e IA, liberando novas e poderosas possibilidades para seus aplicativos.
O MindsDB é uma ferramenta de código aberto que integra vários modelos de inteligência artificial (IA) a bancos de dados ou outros sistemas de gerenciamento de dados, permitindo a criação e a implementação fáceis de novas soluções baseadas em IA. Com sua interface intuitiva e ampla compatibilidade com fontes de dados populares, o MindsDB facilita a implementação de modelos avançados de aprendizado de máquina sem exigir conhecimento técnico profundo
Nas seções a seguir, exploraremos alguns detalhes dessa integração.
Configuração do MindsDB com o Couchbase
Para começar a usar o MindsDB e o Couchbase, você precisará seguir algumas etapas simples
Instalação do MindsDB
Execute o contêiner do Docker do MindsDB. Execute o seguinte comando para criar um contêiner do Docker para o MindsDB:
docker run --name mindsdb_container -p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdb
Quando o contêiner estiver instalado e em execução, você poderá acessar o Editor do MindsDB navegando até http://127.0.0.1:47334 em seu navegador da Web.
Alternativa: Use a extensão Docker Desktop do MindsDB para gerenciar o contêiner diretamente no Docker Desktop.
Instalação do Couchbase dentro do MindsDB
Há duas maneiras de instalar as dependências necessárias para a integração com o Couchbase:
Método 1: Instalar pelo MindsDB Editor
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- Abra o editor do MindsDB.
- Ir para Configurações e depois Gerenciar integrações.
- Selecione o CouchbaseVector integração.
- Clique em Instalar.
Método 2: Instalar via linha de comando
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- Inicie o contêiner do Docker do MindsDB:
docker start mindsdb_container - Inicie um shell interativo no contêiner:
docker exec -it mindsdb_container sh - Instale as dependências do Couchbase:
pip install .[couchbasevector] - Sair do shell interativo:
saída - Reinicie o contêiner:
reiniciar o mindsdb_container
- Inicie o contêiner do Docker do MindsDB:
Agora você terá o Couchbase instalado como uma dependência em seu editor do MindsDB!
Antes de executar pesquisas vetoriais no Couchbase, certifique-se de que você tenha um índice FTS (Full-Text Search) configurado para suas incorporações vetoriais. Isso é necessário para executar a pesquisa vetorial.
Conexão com o Couchbase e execução de pesquisa vetorial
Agora que o MindsDB e o Couchbase estão integrados, você pode conectar o Couchbase como um armazenamento vetorial e realizar pesquisas vetoriais. Veja como:
1. Estabeleça uma conexão com o banco de dados
Use a seguinte sintaxe do tipo SQL para criar uma conexão com sua instância do Couchbase. O exemplo abaixo se conecta à instância amostra de viagem (você pode ativar esse bucket na interface do usuário do Couchbase).
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CRIAR BASE DE DADOS couchbase_vectorsource COM motor='couchbasevector', parâmetros={ "connection_string": "couchbase://localhost", "bucket" (balde): "amostra de viagem", "usuário": "admin", "senha": "senha", "escopo": "inventário" }; |
2. Criar uma tabela no Couchbase
Você pode criar uma coleção (ou tabela) no Couchbase e preenchê-la com dados de outra fonte de dados do MindsDB. Por exemplo, para armazenar embeddings de vetores de um banco de dados MySQL:
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CRIAR TABELA couchbase_vectorsource.Test_embeddings ( SELECIONAR incorporações DE fonte de dados mysq.teste_incorporações ); |
Neste exemplo, fonte de dados mysq refere-se a outra fonte de dados do MindsDB conectada a um banco de dados MySQL. O Test_embeddings contém os embeddings que você deseja armazenar no Couchbase.
3. Realização de pesquisa de vetores
Para realizar uma pesquisa de vetores, use uma consulta como a abaixo.
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SELECT * DE couchbase_vectorsource.Test_embeddings ONDE incorporações = ( SELECIONAR incorporações DE fonte de dados mysq.Test_embeddings LIMITE 1 ); |
Conclusão
Essa integração permite que você combine facilmente o armazenamento vetorial de alto desempenho do Couchbase com os recursos de aprendizado de máquina do MindsDB, possibilitando o desenvolvimento de aplicativos inteligentes e dimensionáveis com o mínimo de esforço. Se você estiver criando sistemas de recomendação, pesquisa semântica ou outras soluções orientadas por IA, essa combinação avançada fornece as ferramentas necessárias para o sucesso.
Próximas etapas
Mais informações estão disponíveis em Documentação do MindsDBincluindo um guia de integração para Couchbase.
Boa codificação!
