AI機能

TiDB CloudのAI機能により、データ探索、検索、統合のための高度なテクノロジーを最大限に活用できます。自然言語によるSQLクエリ生成から高性能なベクトル検索まで、TiDBはデータベース機能と最新のAI機能を組み合わせ、革新的なアプリケーションを実現します。主要なAIフレームワークのサポート、モデルの埋め込み、ORMライブラリとのシームレスな統合により、TiDBはセマンティック検索やAIを活用した分析などのユースケースに対応する汎用性の高いプラットフォームを提供します。

このドキュメントでは、これらのAI機能と、それらがTiDBのユーザーエクスペリエンスをどのように向上させるかについて説明します。

Chat2Query（ベータ版）

Chat2Query は SQL エディターに統合された AI を活用した機能で、ユーザーが自然言語命令を使用して SQL クエリを生成、デバッグ、または書き換えるのを支援します。詳細については、AI支援型SQLエディタでデータを探索しよう参照してください。

さらに、 TiDB Cloud は、 TiDB Cloud Starterインスタンス用の Chat2Query API を提供します。有効にすると、 TiDB Cloud はChat2Query と呼ばれるシステムデータアプリと Data Service に Chat2Data エンドポイントを自動的に作成します。このエンドポイントを呼び出して、AI に指示を提供して SQL ステートメントを生成および実行させることができます。詳細については、 Chat2Query API を使い始めましょうを参照してください。

ベクトル検索（ベータ版）

ベクトル検索とは、データの意味を優先して関連性の高い結果を提供する検索手法です。

キーワードの厳密な一致や単語の出現頻度に依存する従来の全文検索とは異なり、ベクトル検索はテキスト、画像、音声などの様々なデータタイプを高次元ベクトルに変換し、これらのベクトル間の類似性に基づいてクエリを実行します。この検索方法は、データの意味論的な意味や文脈情報を捉えるため、ユーザーの意図をより正確に理解することができます。

検索語がデータベース内のコンテンツと完全に一致しない場合でも、ベクトル検索はデータの意味を分析することで、ユーザーの意図に沿った結果を提供できます。たとえば、「泳ぐ動物」という全文検索では、このキーワードが完全に一致する結果のみが返されます。一方、ベクトル検索では、魚やアヒルなど、他の泳ぐ動物に関する結果も、キーワードが完全に一致しない場合でも返されます。

詳細については、ベクトル検索（ベータ版）の概要を参照してください。

AI統合

AIフレームワーク

TiDBは、いくつかの人気のあるAIフレームワークを公式にサポートしており、これらのフレームワークに基づいて開発されたAIアプリケーションをTiDB Vector Searchに簡単に統合できます。

サポートされている AI フレームワークのリストについては、ベクトル検索統合の概要を参照してください。

モデルとサービスの組み込み

ベクトル埋め込み（または埋め込み）とは、現実世界のオブジェクトを高次元空間で表現する数値のシーケンスです。これは、文書、画像、音声、動画などの非構造化データの意味と文脈を捉えます。

埋め込みモデルは、データをに変換するアルゴリズムです。適切な埋め込みモデルを選択することはベクトル埋め込み意味検索結果の正確性と関連性を確保するために非常に重要です。

TiDB ベクトル検索は、最大 16383 次元のベクトルの保存をサポートしており、ほとんどの埋め込みモデルに対応します。非構造化テキストデータの場合は、大規模テキスト埋め込みベンチマーク（MTEB）リーダーボードリーダーボードで最高のパフォーマンスのテキスト埋め込みモデルを見つけることができます。

オブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）ライブラリ

オブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）ライブラリは、開発者がデータベースレコードを、選択したプログラミング言語のオブジェクトであるかのように操作できるようにすることで、アプリケーションとリレーショナルデータベース間の相互作用を容易にするツールです。

TiDBは、ベクトル検索をORMライブラリと統合することで、従来のリレーショナルデータと並行してベクトルデータを管理できます。この統合は、AIモデルによって生成されたベクトル埋め込みを保存およびクエリする必要があるアプリケーションにとって特に有用です。ORMライブラリを使用することで、開発者はTiDBに保存されているベクトルデータとシームレスにやり取りし、データベースの機能を活用して最近傍検索などの複雑なベクトル演算を実行できます。

サポートされている ORM ライブラリのリストについては、ベクトル検索統合の概要を参照してください。