AIDB

AIDB#

どこから始めるべきか#

AIDBを初めて使用する場合は、次のエンドツーエンドのワークフローに従ってください。

  1. ** Pipelines overview ** — コア概念、パイプラインとナレッジベースとは何か、およびそれらがどのように組み合わされるかを学びます。

  2. ** Installing AIDB ** — aidb パッケージをインストールし、shared_preload_libraries を構成し、データベースで拡張機能を有効にします。

  3. ** Integrating models ** — パイプラインを強化するAIモデルを登録します。埋め込みを生成またはテキストを処理するすべてのパイプラインステップには、モデルが必要です。ビルトインローカルモデルセットアップは必要ありません、またはaidb.create_model() に登録する外部APIモデルのいずれかです。パイプラインを作成する前にこれを行います。

  4. ** Configuring external storage ** オプショナル —ソースデータがPostgresテーブルではなくS3またはローカルファイルシステムにある場合、パイプラインがそこから読み取ることができるようにPGFSを使用してボリュームを構成します。

  5. ** Data pipelines ** — データソースからの読み取り、変換チャンク、パース、埋め込み、およびナレッジベースに出力を書き込むパイプラインを定義します。ここで、手順3で登録したモデルが機能します。

  6. ** Knowledge bases reference ** — パイプラインが生成したベクター埋め込みを照会します。セマンティック検索にaidb.retrieve_text() またはaidb.retrieve_key() を使用するか、ベクター検索とキーワード検索をハイブリッド検索と組み合わせます。

ドキュメントマップ#

Section

What it covers

AIDB 7.2.0 release notes

What changed in each version

Compatibility

Supported platforms and Postgres versions for AIDB and PGFS

Installing AIDB

How to install and configure the AIDB extension

Integrating models

Local models, external APIs (OpenAI, NIM, Gemini, OpenRouter), and supported model variants

Configuring external storage

Using S3-compatible object stores and local file systems as pipeline data sources

Reference → Functions

Defining pipelines, pipeline steps, orchestration, and examples

Knowledge bases reference

Semantic search, hybrid search, and vector index options

SQL functions

Standalone SQL functions for chunking, parsing, OCR, summarization, and embedding

Reference → Functions

Full API reference for all AIDB functions and views
目次