PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
自然言語による説明でSQL文からDBアプリの生成まで実現する「Oracle APEX AI Assistant」発表
誰でもわかる全文検索入門
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
リレーショナル・データベースの世界
The Querynomicon
Upon first encountering SQL after two decades of Fortran, C, Java, and Python, I thought I had stumbled into hell. I quickly realized that was optimistic: after all, hell has rules. I have since realized that SQL does too, and that they are no more confusing or contradictory than those of most other programming languages. They only appear so because it draws on a tradition unfamiliar to those of u
データエンジニア界隈で話題のdbt（data build tool）のまとめ - Qiita
【Golang】Azure OpenAI で Embedding したベクトルを使って、自前検索エンジンを作ろう
「ベクトル検索 vs 全文検索」〜Amazon Bedrockの埋め込みモデルを用いたプロトタイピング〜 - コネヒト開発者ブログ
自然言語からSQLのクエリ生成ができるAmazon Q generative SQLを触ってみた（プレビュー）
eventid venueid catid dateid eventname starttime 4410 7 9 1836 Linkin Park 2008-01-10 14:00:00 3044 245 7 1843 The Frogs 2008-01-17 15:00:00 2428 243 7 1854 The Frogs 2008-01-28 19:00:00 2360 238 7 1856 Macbeth 2008-01-30 19:30:00 8596 112 9 1859 Missy Higgins 2008-02-02 15:00:00 2911 231 7 1873 November 2008-02-16 19:30:00 1278 247 6 1889 High Society 2008-03-04 20:00:00 6583 123 9 1891 Black Eye
MySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて調査してみた - iimon tech blog
こんにちは、CTOの森です。iimonは今回が初のアドベントカレンダー参加です！ 本記事はiimonアドベントカレンダー1日目の記事となります。 はじめに 検証した環境 MySQL/mecabのインストール 大量のデータを入れる 1レコードのINSERTにかかった時間 検索してみる 検索文字列が「出来事」の場合 インデックスなし N-gram(bi-gram) IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE MeCab IN NATURAL LANGUAGE MODE IN BOOLEAN MODE 検索文字列が「チューリングはロンドンのリッチモンドに住み」の場合 まとめ 参照したサイト 最後に はじめに 今回はMySQLで全文検索機能を使う際のパフォーマンスについて書こうと思います！ 全文検索をちゃんと使うのであればElasticsearchやSolrな
LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム | AIDB
スタンフォード大学の研究者たちは、新しいプログラミング言語『SUQL』（Structured and Unstructured Query Language）を開発しました。 この言語は、SQL（Structured Query Language）の概念を拡張し、非構造化データのクエリ処理を可能にする新しいパラダイムを導入しています。構造化データ（例えばデータベース内のデータ）と非構造化テキストデータ（自由形式のテキストなど）の両方を処理する能力を持つ初めての言語として位置づけられています。 『SUQL』の開発は、データソースをより効果的に活用するための手法を模索する研究の一環です。従来の技術では、構造化データと非構造化データを一元的に処理することには課題がありました。 大規模言語モデル（LLM）に基づくプロンプトコンポーネントで構成される『SUQL』は、今後の開発トレンドを牽引する研究と
BigQuery Studio は何者なのか
PostgreSQL を使用して生成 AI アプリケーションを構築するための AlloyDB AI を発表 | Google Cloud 公式ブログ
Fine-tuning GPT-3.5-Turbo for Natural Language to SQL
Photo by Mariia Shalabaieva on UnsplashBackgroundAllowing non-technical users to ask questions from a database has been a problem of interest in academia and industry for years. The recent advances in Large Language Model (LLM) technology, such as GPT-4, have improved the accuracy of proposed solutions. However, since the most advanced LLMs have not been open for fine-tuning, recent work in the sp
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「SQL」の読み方論争に決着？ 「しーくぇる」vs「えすきゅーえる」にPostgreSQLがケリ／冠詞にはくれぐれも注意【やじうまの杜】
SQL Training 2021
『データ分析のためのSQL勉強会〜実践編〜』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
今さら聞けないdbtの基本LT
ユーザーの質問からSQLクエリを生成するPython RAGフレームワーク「Vanna 0.0.31」がリリース
