AI向けTiDB
TiDBは、最新のAIアプリケーション向けに設計された分散SQLデータベースで、統合されたベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索機能を備えています。このドキュメントでは、TiDBを使用してAIを活用したアプリケーションを構築するために利用できるAI機能とツールの概要を説明します。
クイックスタート
TiDB の AI 機能をすぐに利用できるようになります。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| Pythonを始めよう | Python を使用して、TiDB で最初の AI アプリケーションを数分で構築します。 |
| SQLを始めよう | SQL を使用したベクター検索のクイック スタート ガイド。 |
概念
TiDB の AI を活用した検索の背後にある基本的な概念を理解します。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| ベクトル検索 | ベクター検索の概念、仕組み、使用例など、包括的な概要。 |
ガイド
pytidb SDK または SQL を使用して TiDB で AI アプリケーションを構築するためのステップ バイ ステップ ガイド。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| TiDBに接続する | pytidbを使用してTiDB Cloudまたはセルフマネージド クラスターに接続します。 |
| 表の操作 | ベクトル フィールドを使用してテーブルを作成、クエリ、および管理します。 |
| ベクトル検索 | pytidbを使用して意味的類似性検索を実行します。 |
| 全文検索 | BM25 ランキングによるキーワードベースのテキスト検索。 |
| ハイブリッド検索 | より良い結果を得るために、ベクトル検索と全文検索を組み合わせます。 |
| 画像検索 | マルチモーダル埋め込みを使用して画像を検索します。 |
| 自動埋め込み | データ挿入時に埋め込みを自動的に生成します。 |
| フィルタリング | メタデータ条件で検索結果をフィルタリングします。 |
例
TiDB の AI 機能を紹介する完全なコード例とデモ。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| 基本的なCRUD操作 | pytidbを使用した基本的なテーブル操作。 |
| ベクトル検索 | 意味的類似性検索の例。 |
| RAG アプリケーション | 検索拡張生成アプリケーションを構築します。 |
| 画像検索 | Jina AI 埋め込みによるマルチモーダル画像検索。 |
| 会話記憶 | AI エージェントとチャットボットの永続メモリ。 |
| テキストからSQLへ | 自然言語を SQL クエリに変換します。 |
統合
TiDB を一般的な AI フレームワーク、埋め込みプロバイダー、開発ツールと統合します。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| 統合の概要 | 利用可能なすべての統合の概要。 |
| 埋め込みプロバイダー | OpenAI、Cohere、Jina AI などの統合インターフェース。 |
| ランチェーン | LangChain で TiDB をベクトル ストアとして使用します。 |
| ラマインデックス | LlamaIndex を備えたベクター ストアとして TiDB を使用します。 |
| MCP サーバー | TiDB を Claude Code、Cursor、その他の AI 搭載 IDE に接続します。 |
参照
TiDB の AI およびベクトル検索機能に関する技術リファレンス ドキュメント。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| ベクトルデータ型 | ベクトル列の種類と使用法。 |
| 関数と演算子 | 距離関数とベクトル演算。 |
| ベクター検索インデックス | パフォーマンス向上のためにベクター インデックスを作成および管理します。 |
| 性能チューニング | ベクトル検索パフォーマンスを最適化します。 |
| 制限事項 | 現在の制限と制約。 |