【要約】TiDB Cloud無料枠で学ぶSQL・HTAP・Vector Search・ローカルRAG完全ハンズオン [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、RAG（検索拡張生成）の構築において、以下の技術的課題に直面することが多い。
- ・構造化データと非構造化データの管理が分離し、システムが複雑化する。
- ・外部のEmbeddingやLLM APIを利用すると、コスト増大やデータ漏洩のリスクが生じる。
- ・ベクトル検索のみでは、固有名詞や数値などの正確なキーワード検索が困難になる。
// Approach
TiDB Cloudの無料枠とローカル環境を組み合わせ、低コストで統合的なRAG基盤を構築する。
- ・TiDB Cloud Starterを利用し、MySQL互換の環境でSQLや分散トランザクションを習得する。
- ・TiFlash（列指向エンジン）を用いて、HTAP構成による高速な集計とベクトル検索を実現する。
- ・Ollamaを用いて、EmbeddingとLLMの処理をローカルで完結させ、APIコストを抑える。
- ・Full-Text SearchとVector SearchをRRFで統合し、ハイブリッド検索を実装する。
// Result
開発者は、TiDB Cloudの無料枠内で、高度な検索機能を備えたRAGのプロトタイプを構築できる。
- ・構造化データとベクトルデータを同一のSQLインターフェースで扱える利便性を確認できる。
- ・ハイブリッド検索により、意味検索とキーワード検索の両立が可能になる。
- ・ローカルLLMの活用により、外部APIに依存しないセキュアなRAG構成の検証が可能となる。
Senior Engineer Insight
> TiDBの真価は、構造化データとベクトルデータを同一のSQL基盤で扱える点にある。これにより、業務データに基づいた高精度なRAGの構築が容易になる。ただし、無料枠のメモリ制限やタイムアウト設定は本番環境とは大きく異なる。実戦投入時は、接続プールの管理や、ベクトル索引の構築、RU消費の監視を厳格に行う必要がある。