rmb-client 0.3.13

RMB SDK.

元数据大脑 Reliable Meta Brain（RMB）

Feature （功能）

• DataSource 支持 MySQL/Hive/Excel
• 支持以对话方式查询数据
• 支持多轮对话
• 支持更新 Meta（字典/同义词），以识别意图，提高准确率
• 提供Restful API & Python SDK

Backlog（计划）

• Excel的跨表关联查询
• Meta增强（获取数据样例便于生成准确的包含常量的Query语句，比如需要让LLM知道是sex='男'还是sex=1）
• 支持跨数据源（MySQL+MySQL,MySQL+Hive）的联合查询

Installation（安装）

• 安装客户端

pip install rmb-client

• 安装&运行服务端

方法1：通过pip

pip install rmb-server
rmb-server

方法2：通过docker（推荐） 镜像维护在 hub.docker.com

docker run -d -p 5000:5000 datamini/rmb-server

API Document（API文档）

可以打开 rmb-server 的服务地址查看

示例地址： https://api.rmb.datamini.ai/

Python Client SDK（Python客户端SDK）

>>> from rmb-client import RMB
>>> rmb = RMB(token="xxxxx")

# 注册数据源
>>> datasource1 = rmb.datasources.register(
    ds_type="MySQL", 
    ds_name="我的MySQL库",
    ds_access_config={
        "host": "localhost",
        "port": 3306,
        "user": "root",
        "password": ""
    }
)

# 创建对话
>>> chat = rmb.chats.create(datasource_ids=[datasource1.id])

# 问问题
>>> answer = chat.ask(question="你好")

# 查看答案
>>> answer
[OK-2s] 你好！有什么数据分析问题可以帮助您解答吗？

>>> answer.to_dict()
{'status': 'OK',
 'elapsed_time': 2,
 'answer': '你好！有什么数据分析问题可以帮助您解答吗？',
 'structure_queries': ''}

# 查看对话列表
>>> rmb.chats
id                           datasource_ids                    created
chat_5wzSpckh9Ey2qmIXKlk2k6  ['ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL']  1702127009
chat_62guGYEPQPbGxPZXXlhF3Y  ['ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL']  1702126137
chat_3mgkSAU9DsO73FO12Tk1iK  ['ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL']  1702126103
chat_7UE4j5vdOSgp9WxBS98UJz  ['ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL']  1702125586

# 查看数据源列表
>>> rmb.datasources
id                         name             type    access_config
ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL  租房excel(http)  Excel   {'location_type': 'http', 'location_url': 'https:/mb-sample-data.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/house.xlsx'}

# 获取某个数据源
>>> ds1 = rmb.datasources.get("ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL")

# 获取该数据源的"运行时"元数据（即最新的实时元数据）
>>> ds1.meta.get('runtime')
ds_4HLuoRptVCIeeiIFjbYHnL 共有：1 Schema (house), 1 Table (house.中国租房信息数据集), 33 Fields. 

Schemas    Tables              Fields(known/all)
house      中国租房信息数据集  0/33

# 获取某个数据源
>>> ds2 = rmb.datasources.get("ds_4s7gIoeonfWXQavRuP5wJ0")

# 获取该数据源的"RMB中维护的"元数据（AI直接使用的元数据）
>>> ds2.meta.get('in_brain')
ds_4s7gIoeonfWXQavRuP5wJ0 共有：1 Schema (e_mall_2), 7 Tables, 27 Fields. 
 Schemas                   Tables                     Fields(known/all)
e_mall_2(电子商城数据库)  zzzz(未知)                 1/1
e_mall_2(电子商城数据库)  users(用户信息表)          5/5
e_mall_2(电子商城数据库)  ttttt1(未知)               1/1
e_mall_2(电子商城数据库)  products(产品信息表)       5/5
e_mall_2(电子商城数据库)  orders(订单信息表)         4/4
e_mall_2(电子商城数据库)  order_details(订单详情表)  4/4
e_mall_2(电子商城数据库)  job(职位信息表)            7/7

参与开发

本地环境启动

1. 先 git clone ...
2. 添加配置文件 在目录 rmbserver/config/ 下，从 default.py 中挑出需要修改的配置保存到 custom.py
3. 启动服务 python rmbserver/run.py [<host> <port>]