스마트 지식 플랫폼 구축: MindsDB 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

데이터 엔지니어, AI 개발자, DevOps 엔지니어

• 난이도: 중간 (Docker, Python, SQL 기초 필요)

핵심 요약

• MindsDB의 KB(지식 기반) 기능을 사용해 구조화된 데이터(예: CSV, JSON)를 자연어로 쿼리 가능
• AI 에이전트 생성을 위해 AI Table과 Embedding 모델 활용 (Ollama, OpenAI 호환)
• Flask + SQLite 기반의 간단한 웹 앱 구현 (코드 작성 없이 SQL 쿼리만으로 가능)

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의

• 구조화된 데이터(예: CSV, JSON)를 자연어로 처리하거나 AI 에이전트로 변환하려면 복잡한 파이프라인과 코드 작성 필요
• 데이터 통합 및 벡터 저장소 관리, 임베딩 생성 등 여러 단계 필요

2. MindsDB 솔루션

• KB 기능으로 데이터 업로드 → 임베딩 모델 적용 → AI 에이전트 생성 가능
• AI Table을 통해 LLM과의 상호작용 지원 (사전에 사용 경험 있음)
• "Connect-Unify-Respond" 철학:

- Connect: 다양한 데이터 소스 연결

- Unify: 구조화/비구조화 데이터 통합

- Respond: 통합 데이터 기반의 지능형 응답 제공

3. 기술 구현

• MindsDB Python SDK와 SQL 쿼리로 데이터베이스(files DB) 및 KB 관리

- 사용자별 프로젝트 생성, 파일 이름 전처리, KB 삭제/쿼리 기능 포함

• Flask 앱 구현:

- SQLite + SQLAlchemy ORM 사용

- Jinja2 템플릿으로 간단한 프론트엔드 구현

• Docker 기반 인프라:

- docker-compose.yml로 MindsDB와 Ollama 컨테이너 설정

- nomic-embed-text 모델 설치 (ollama 컨테이너 내)

4. 기술적 문제 및 해결

• "Event Loop Closed" 오류 발생:

- Ollama 임베딩 모델 사용 시 첫 시도 실패, 재시도로 해결

- try-catch 로직으로 예외 처리

• 프론트엔드: Jinja2 템플릿 간단한 구현 (프레임워크 없이)

5. 확장성 및 가능성

• 현재 CSV/JSON 지원, PDF, 웹페이지 등 확장 가능
• MindsDB의 Connect 레이어로 외부 DB/API 데이터 통합 가능
• MVP 구축 완료, 스케일링 및 통합 가능

결론

• MindsDB의 KB + AI Agent 기능을 활용하면 구조화 데이터를 자연어로 처리하는 프로세스를 코드 작성 없이 간단히 구현 가능
• Docker + Flask + SQLite 기반의 간단한 웹 앱으로 MVP 구축 가능
• "Event Loop Closed" 오류는 재시도 로직으로 대응, 확장성과 확장성 고려 시 MindsDB의 Connect 레이어 활용 권장