AIアプリケーションのためのTiDB Serverlessへのベクトル検索機能統合

※このブログは2024年2月1日に公開された英語ブログ「Integrating Vector Search into TiDB Serverless for AI Applications」の拙訳です。

フルマネージドDBaaSであるTiDB Serverlessが、MySQL互換データベースの環境にビルトインのベクトル検索を導入することをお知らせできることを嬉しく思います。これにより、新たなデータベースや追加の技術スタックを必要とすることなく、TiDB Serverlessを使用してAIアプリケーションを開発できるようになります。

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ベクトル検索を理解する

従来のキーワードベースの検索とは異なり、ベクトル検索はデータの意味と文脈を理解するという原則に基づいて動作します。テキスト、画像、音声などの複雑なデータを数値ベクトル埋め込みに変換します。これにより、データベースは単語の完全一致ではなく、意味的な理解に基づいて検索を実行できるようになります。このアプローチは、正確さとコンテキストが鍵となる、膨大な量の非構造化データを扱うAIアプリケーションにとって極めて重要です。

ベクトル検索は、よりスマートなデータ解釈のためだけでなく、パフォーマンスとスケーラビリティのためでもあります。クエリの効率を最適化することで、大規模で複雑なデータセットをより迅速かつ正確に検索できるようになります。TiDB Serverlessにベクトル検索を追加することで、AIや機械学習のワークロードを効率的に処理する機能を強化しています。これにより、MySQL+AIエコシステムの開発者にとって強力なツールとなります。

なぜMySQLにベクトル検索が必要なのか？

AIが業界を再構築し続ける中、複雑で高次元のデータを扱えるデータベースへの需要が急増しています。従来のMySQLデータベースは堅牢で普及しているものの、AIアプリケーションに対応するには限界があります：

• 従来のMySQLシステムは一般的に、テキスト、画像、音声など、AIアプリケーションで一般的な非構造化データを扱えません。そのため、データ処理とクエリの非効率性とボトルネックにつながります。
  MySQLのアーキテクチャには、AIが生成したデータを正確に解釈し活用するために不可欠な、深い意味理解のためのネイティブ機能が欠けています。

MySQLシステムにベクトル検索機能を追加することで、開発者はベクトル埋め込みデータを構造化データと一緒に管理することができます。これにより、AIに不可欠な多様なデータ型の取り扱いが大幅に簡素化されます。セマンティック・リッチな検索を実行する機能により、MySQLの機能が強化され、基本的なキーワード・マッチング以上の掘り下げが可能になります。

TiDB Serverlessに内蔵されたベクトル検索のメリット

2023年、高次元データを管理するためのスケーラブルで柔軟、かつ費用対効果の高いソリューションへの需要が高まり、AIアプリケーションの領域で極めて重要な変化が起きました。ベクトルに特化したデータベースが登場する一方で、ベクトル検索は別個のものではなく、既存のデータベースに不可欠な機能であるべきだという認識が高まっています。

ベクトル検索を内蔵したTiDB Serverlessは、従来のデータベース機能とMySQLエコシステム向けのベクトル検索の高度な機能を組み合わせることで、この変革をリードしています。この戦略的アプローチは、汎用データベースの強みと高度なベクトル検索機能を融合させ、両者の長所を提供します。主なメリットは以下の通りです：

• AIの要求に応える拡張性：TiDB Serverlessは、AIアプリケーションの動的で予測不可能なデータ要件に対して、弾力的なスケーラビリティを提供します。これにより、効率的かつ経済的な運用が保証されます。ハイブリッド・トランザクション/アナリティカル・プロセッシング (HTAP) とサーバーレスアーキテクチャの組み合わせにより、大規模な言語モデルやAIアプリケーションに不可欠なリアルタイムかつ広範なデータ処理をサポートします。
• MySQLとベクトルがひとつに： ビルドイン・アプローチにより、ベクトル・データと運用データ用に別々のデータベースを用意する必要がなく、データの重複を避けることができます。ベクトル埋め込みデータをMySQLのデータと一緒に直接保存することで、SQLの直感的な操作でデータ・アーキテクチャを簡素化できます。
• ベクトルデータを簡単に結合：  使い慣れたSQL環境を活用して、業務データとベクトル・データの結合、インデックス作成、クエリを簡単に実行できます。この機能により、高度なセマンティック検索が可能になり、ベクトル検索のパワーとMySQLの信頼性と使いやすさを組み合わせることができます。

• 膨大なユースケース：ベクトル検索を備えたTiDB Serverlessは、RAG (Retrieval Augmented Generation) からセマンティック検索まで、幅広いアプリケーションを強力にサポートします。このシステムは、OpenAI、Hugging Face、LangChain、LlamaIndexのような主要なAIプラットフォームやツールとスムーズに統合され、様々なAI主導のシナリオでその適用範囲を広げます。

どのように実現させるのか？

水平スケーリングと分散コンピューティングのために設計されたTiDB Serverlessの堅牢なアーキテクチャは、AIアプリケーションのワークロードを処理するための準備がすでに整っています。TiDBの特徴的なストレージエンジンにベクトルデータ型を革新的に導入し、類似検索インデックスやHNSW (Hierarchical Navigable Small World) のようなアルゴリズムを実装することで、TiDB Serverlessではベクトルデータの効率的な格納、インデックス作成、検索が可能になりました。このアーキテクチャの進化により、テーブルスキャンと計算が最適化され、SQLを通じてベクトルデータと従来のデータ型を直接結合することが可能になりました。

その結果、MySQLワークフローにAIをシームレスに統合されました。使い慣れたMySQLツールでベクトルデータを保存・取得し、そのまま強力なAI機能を活用することができます。

AIアプリケーションの未来を共に切り開く

TiDB Serverlessとベクトル検索を使ったこの旅は、テクノロジーの限界に挑戦するだけではありません。データがAIのイノベーションを促進する方法を再定義することなのです。単に製品を作るのではなく、使い慣れたMySQL環境とAI時代の無限の可能性をつなぐシームレスな架け橋を作るのです。私たちと一緒に未来を開拓する準備はできていますか？https://tidb.cloud/aiからウェイティングリストに登録してプライベートベータをお試しください。最新のアップデートを受け取ることができ、ベクトル検索によるTiDBのパワーをいち早く体験することができます。