MindsDB를 활용한 AI 기반 지식 맵 구축: KbNet 프로젝트

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- AI/데이터 기반 애플리케이션 개발자: SQL 기반 AI 통합 도구 사용 경험 필요

- 중급~고급 개발자: MindsDB와 PostgreSQL 연동 기술 이해

- 난이도: 중간 (SQL 및 데이터베이스 설계 기초 지식 필요)

핵심 요약

• MindsDB는 SQL 기반 AI 통합을 통해 데이터 소스 연결과 모델 생성을 간소화
• sql CREATE KNOWLEDGE_BASE 등의 명령어로 지식베이스, AI 에이전트, 배경 작업을 빠르게 구축 가능
• PostgreSQL 대신 그래프 데이터베이스 사용으로 복잡성 증가 (작성자 스스로 경험)

섹션별 세부 요약

1. MindsDB 개요 및 핵심 기능

• MindsDB: 오픈소스 AI 앱 개발 도구로, 데이터 소스 통합 및 AI 모델 생성을 SQL로 처리 가능
• 주요 기능:

- 다중 데이터 소스 통합 (Twitter, GitHub, YouTube 등)

- CREATE KNOWLEDGE_BASE 명령어로 자동 임베딩 및 저장

- 배경 작업 및 트리거 자동 실행

- OpenAI, Google Gemini 등과 호환되는 프롬프트 템플릿 제공

2. KbNet 프로젝트 구조 및 MindsDB 활용

• KbNet: 사용자가 주제의 노드를 스와이프하며 탐색하는 웹 앱
• MindsDB 활용 사례:

- SQL 쿼리로 지식베이스, AI 에이전트, 데이터 연결 설정

- Docker 컨테이너 사용으로 프로젝트 초기화 시간 단축

- runMindsDBQuery 함수로 AI 에이전트 실행 및 데이터 수집 가능

3. PostgreSQL 선택과 발생한 문제

• 그래프 데이터베이스 대신 PostgreSQL 사용 결정:

- "간단할 것 같았지만" 설계 과정에서 복잡성 증가

- 데이터베이스 스키마 설계에 따른 시간 소요 및 오류 발생

• 결론: 그래프 데이터베이스 사용이 더 적합할 수 있음

결론

• MindsDB의 SQL 기반 AI 통합은 개발 효율성 향상
• 데이터베이스 선택은 프로젝트 복잡성에 직접 영향 (그래프 DB 추천)
• 예제 코드: sql CREATE KNOWLEDGE_BASE kbnet (...parameters...); 명령어 활용 가능
• 프로젝트 리포지토리: GitHub – kbnet, 데모 영상: YouTube