TiUG #7 Osaka

TiDB User Group #7 概要編 PingCAP株式会社 Senior Solutions Architect 関⼝匡稔

はじめに

関⼝匡稔 X: @bohnen PingCAP株式会社 Developer Advocate わかばちゃんと つくって、壊して、 直して学ぶ NewSQL⼊⾨ 好評発売中！

TiDB(タイ‧デービー) 「Ti」は「チタン（Titanium）」の元素記号「Ti」 を意味し、チタンのような堅牢(けんろう)なデータ ベースという意味で命名 PingCAP（ピンキャップ）株式会社 分散コンピューティングの定理『CAP定理』 にPingを打ち続ける（挑戦し続ける） 理想のデータベースを作る思いを込めて命名

NewSQL + HTAPの先進性 ミッションクリティカルな ワークロードをスケーラブルに Horizontal Scalability High Availability アーキテクチャを複雑に することなくスケールア ウト ビジネス継続性を確実に する自動フェイルオー バーと回復 Strongly Consistent MySQL Compatibility 分散環境でスケールする ACIDトランザクション ほとんどのケースで MySQLコードの変更は 不要 +リアルタイム分析 リアルタイムの 洞察力を高める ビジネスの スピードを向上 シンプルな アーキテクチャ 低い維持コスト

DWH オールマイティ データベース 分析クエリ最適化 分散計算 RDBMS トランザクション 柔軟なSQL TiDB NoSQL スケーラビリティ ⾼可⽤性 ⾃律運⽤

エージェントのためのデータベース 予測可能なワークロードから、予測できないワークロードへの対応 オートスケール ワークロードの分離 と⾃律的なスケール 適応能⼒ スキーマ変更への 素早い対応 マルチモデルサポート リレーショナル + ベクター 等 ハイブリッドワークロー ド OLTPとOLAP、セマンティッ ク検索の複合

AIスタートアップからの⾼い評価 Manus Google Search Trend Invite Only Public Launch The Urgency of Time First Contact & Scoping The Massive Amount of Users & Tasks Go Prod Exponential Data Growth

AWS Generative AI Software Competency ● 様々なAI開発ライブラリから簡単に 利⽤できる ○ ● LangChain/LlamaIndex/PyTiDB …etc Bedrock/AgentCore/Strandsなど からもMCP経由で簡単に利⽤可能

さらに学びたい方へ Web媒体/Blog等 TiDB関連 書籍 翔泳社 技術評論社 技術評論社

TiDB Labsの紹介

TiDB Labsとは ● ハンズオンシナリオと実⾏環境 が⼀体になったTiDBの演習環境 ● TiDB CloudのアカウントでSSO ● ⾃分のクラスタを使って演習も 可能（演習後データが残る）

TiDB Cloudサインアップ https://tidbcloud.com/signup ● Sign up with Emailから ● サインアップ後、Emailの確認 メールが届きます。確認必須で すのでメール中のボタンを押し てください。 サインアップの⽅法もご覧ください https://pingcap-japan.storylane.io/sh are/rtttoansipnl

• https://tidbcloud.com/signup
• https://pingcap-japan.storylane.io/share/rtttoansipnl

TiDB Labsログイン https://labs.tidb.io/ ● 右上のサインアップから ● TiDB Cloudのアカウントでログイン

• https://labs.tidb.io/

バウチャーの引き換え バウチャーは、特定のハンズオンを 実⾏できるようにします 1. 右上の個⼈メニューから 「クーポン」を選択 2. バウチャーコードを⼊⼒ 3. 「ワークショップ」メ ニューに、実⾏可能なワー クショップが登録される 4. このメニューからハンズオ ンを実⾏する JP_WS_70789

ハンズオン紹介

TiDB Cloud Serverless ⼊⾨ https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_201 TiDB Cloud Starter(旧Serverless) の⼊⾨コースで す。CLIからの使い⽅や、HTAPを体験できます。 ● MySQL CLIを使ったDBアクセス ● Python（mysql.connector）を使った アクセス ● HTAP（TiFlash）の設定と利⽤ ● 実⾏計画の読み⽅ ※ ⾃分のTiDB Cloudクラスターでも実⾏ できます

• https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_201

Jupyter Notebook を使⽤してシンプルな ベクトル検索アプリケーションを構築する https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_408 Jupyter Notebookを利⽤したpython AIプ ログラミングの⼊⾨コースです。 ● Jupyter Notebookを利⽤して、い くつかのRAGシナリオを実践します （テキスト、画像、グラフ等） ● TiDBのアクセス⽤Pythonライブラ リ pytidbの使い⽅を学びます

• https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_408

リファレンス ● lightllm: 複数のLLMモデルを同じAPIで呼び出せる ○ https://docs.litellm.ai/docs/ ● pytidb: TiDB + AIアプリを簡単に作成できるようにするライブラリ ○ https://pingcap.github.io/ai/ ○ https://zenn.dev/kameoncloud/articles/6494cd5c51ad96 ○ ※新版は若⼲使い⽅が違うので注意 ● BM25: 全⽂検索で使っているスコアリングモデル ○ https://zenn.dev/m_nakano_teppei/articles/b91b8ab59c15e7 ● Graph RAG: RAGの精度向上⼿法 ○ https://qiita.com/ksonoda/items/98a6607f31d0bbb237ef ○ どのようにグラフを作成しているか ○ https://www.pingcap.com/article/building-a-graphrag-from-wik ipedia-page-using-dspy-openai-and-tidb-vector-database/

• https://docs.litellm.ai/docs/
• https://pingcap.github.io/ai/
• https://zenn.dev/kameoncloud/articles/6494cd5c51ad96
• https://zenn.dev/m_nakano_teppei/articles/b91b8ab59c15e7
• https://qiita.com/ksonoda/items/98a6607f31d0bbb237ef
• https://www.pingcap.com/article/building-a-graphrag-from-wikipedia-page-using-dspy-openai-and-tidb-vector-database/

Amazon Bedrock を使⽤した RAG および Text2SQL AI アプリケーションの構築 https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_421 TiDB Cloud StaterとBedrockを使ったpython AIプログラミングの⼊⾨コースです。 ● VS Codeを使ったPython開発体験 ● Streamlit + AWS Bedrock ● RAGとText2SQLの体験が可能

• https://labs.tidb.io/ja/labs/demo_421

リファレンス ● Streamlit: Pythonで簡単にダッシュボードを作成できる ○ https://streamlit.io/ ● Text2SQL: ⾃然⾔語からSQLを⽣成 ○ https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL ○ https://pingcap.co.jp/blog/ai-powered-data-exploration-unpack ing-the-latest-innovations-in-tidb-cloud/

• https://streamlit.io/
• https://github.com/eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL
• https://pingcap.co.jp/blog/ai-powered-data-exploration-unpacking-the-latest-innovations-in-tidb-cloud/

PingCAP AI OSS集

Text to SQL：AIによるSQLの⽣成‧実⾏ RDBアクセスに必要なSQLをLLMに⽣成させ AIを使って⾃然⾔語でDBを検索 LLM APIやコーディングによ るDBとの接続 質問の解釈 メタ情報の解析 ● SQL ● テーブル定義 等メタ情報 SQL実⾏結果 SQLの組み⽴て 回答の⽣成 ●

Text to SQLの例：OSS Insight ● ● ● LLMは質問を構造化し、条件を明確にする LLMはテーブル構造などのメタ情報を把握 LLMは動作するSQLを⽣成する https://ossinsight.io/

• https://ossinsight.io/

RAG（Retrieval Augmented Generation） LLMにないドメイン知識を検索により取得 LLMに解釈させハルシネーションを防⽌ LLM APIやコーディングによ るDBとの接続 質問の解釈 外部情報の取得 ● 質問（ベクトル） ● ● ドキュメント 類似度 結果の解釈 回答の⽣成

RAGの例：TiDB AI 精度向上のために ‧ベクトル検索 ‧質問の書き換え ‧知識グラフ ‧推奨演習 などを追加している https://tidb.ai/

• https://tidb.ai/

“LLMにとってのUSB-C” MCP Host = LLM Agent MCP Server1 MCP Client1 LLM MCP Client2 リアルタイム検索 MCP Server2 操作の実⾏ MCP Client3 MCP Server3 https://modelcontextprotocol.io/introduction 規約‧ルール参照

• https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP: PyTiDB[MCP] https://pingcap.github.io/ai/integrations/tidb-mcp-server/ MCP経由でDB操作が可能 TiDB操作クラスを利⽤し たカスタマイズも容易

• https://pingcap.github.io/ai/integrations/tidb-mcp-server/

Autoflow: Graph RAG構築フレームワーク https://github.com/pingcap/autoflow

• https://github.com/pingcap/autoflow

フルスタックアプリコーディングエージェント https://github.com/pingcap/full-stack-app-builder-ai-agent Next.jsを使ったWebアプリ ケーションを構築、Vercelに デプロイするコーディング エージェント

• https://github.com/pingcap/full-stack-app-builder-ai-agent

TiDB Xを体験！ TiDB Labs https://labs.pingcap.com/ja/labs/demo_203 ● ハンズオンシナリオと実⾏環境が⼀ 体になったTiDBの演習環境

• https://labs.pingcap.com/ja/labs/demo_203

Thank you Chapter Title Confidential, do not distribute / 32