RAG やベクトル埋め込みは可能か、生成 AI 活用で求められるデータベースの要件を探る

RAG やベクトル埋め込みは可能か、生成 AI 活用で求められるデータベースの要件を探る

生成 AI の企業利用が進むなか、 AI に対応したデータベースに注目が集まるようになった。企業のデータベースには顧客情報や日々の取引記録などオペレーショナルなデータが大量に格納されている。それらデータベースから適切なデータを取り出し、 AI に学習させることではじめて、企業競争力につながるデータ活用が可能になる。では、 AI に対応したデータベースとはどのようなものか。例えば、検索拡張生成 (RAG) の活用や、グラフ分析、ベクトル埋め込みと検索などが必要になる。
本資料では、 Google Cloud が提供する、Cloud SQL、AlloyDB、Spanner、Bigtable、Firestore といったデータベース サービスやストレージ サービスがどのような AI 機能に対応しているのかを解説しながら、エンタープライズでの生成 AI 活用に求められるデータベース選定のポイントを紹介する。