TiDBは、最新のAIアプリケーション向けに設計された分散型SQLデータベースであり、統合されたベクトル検索、全文検索、およびハイブリッド検索機能を提供します。このドキュメントでは、TiDBを使用してAI搭載アプリケーションを構築するために利用できるAI機能とツールについて概説します。
TiDBのAI機能を活用して、すぐに運用を開始しましょう。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| Pythonを始めよう | TiDBとPythonを使って、わずか数分で最初のAIアプリケーションを構築しましょう。 |
| SQL入門 | SQLを使用したベクター検索のクイックスタートガイド。 |
TiDBにおけるAIを活用した検索の背後にある基礎概念を理解する。
| 書類 | 説明 |
|---|---|
| ベクトル検索 | ベクトル検索の概念、仕組み、使用例など、包括的な概要を解説します。 |
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 TiDB Self-Managed に接続します。 |
| テーブルの操作 | ベクトルフィールドを使用してテーブルを作成、クエリ、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ランキングを用いた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しょう。 |
| 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する。 |
| 自動埋め込み | データ挿入時に埋め込みを自動的に生成する。 |
| フィルタリング | メタデータ条件で検索結果を絞り込む。 |
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 | 検索拡張型生成アプリケーションを構築する。 |
| 画像検索 | Jina AI埋め込みを用いたマルチモーダル画像検索。 |
| 会話記憶 | AIエージェントおよびチャットボットのための永続メモリ。 |
| テキストからSQLへの変換 | 自然言語をSQLクエリに変換する。 |
TiDBを、人気のAIフレームワーク、組み込みプロバイダー、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連携機能の概要。 |
| 埋め込みプロバイダー | OpenAI、Cohere、Jina AIなどに対応した統合インターフェース。 |
| ラングチェーン | LangChainでTiDBをベクトルストアとして使用する。 |
| ラマインデックス | TiDBをLlamaIndexを使用したベクターストアとして利用する。 |
| MCPサーバー | TiDBをClaude Code、Cursor、その他のAI搭載IDEに接続します。 |
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 | ベクトル列の型と使用方法。 |
| 関数と演算子 | 距離関数とベクトル演算。 |
| ベクトル検索インデックス | 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 | ベクトル検索のパフォーマンスを最適化します。 |
| 制限事項 | 現在の制約と制限。 |