Introduction
============

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. ** :ref:`ナレッジベースの概要 <ナレッジベースの概要>` ** —
   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. ** :ref:`Installing AIDB <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. ** :ref:`Integrating models <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。デフォルトのローカルモデル設定は必要ありません。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. ** :ref:`Configuring external storage <Configuring external storage>` ** *(optional)*
   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、パイプラインが読み取れるようにPGFSを使用してボリュームを構成します。

5. ** :ref:`Agents reference <Agents reference>` ** *(optional)* — 複数のステップを推論し、
   :ref:`Tools reference <Tools reference>`  —
   AIDB独自のオペレーション、独自のSQLクエリー、または外部MCPサーバーからインポートされたツールを呼び出すデータベース内エージェントを構築します。

6. ** :ref:`AI pipelines <AI 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。

7. ** :ref:`Knowledge bases reference <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。

8. ** :ref:`Semantic knowledge bases <Semantic knowledge bases>` ** *(optional)* —
   自然言語スキーマ検索とテキストからSQLのために、スキーマのテーブル、ビュー、列、コメントをインデックスします。したがって、質問は適切な関係と再利用可能にマップされます。パラメーター化されたクエリー。

ドキュメントマップ
------------------

.. csv-table::
  :header: Section,What it covers
  :widths: 10,30
  :align: left
  :class: longtable

  :ref:`AIDB 7.2.0 release notes<AIDB 7.2.0 release notes>` ,What changed in each version
  :ref:`Compatibility<Compatibility>` ,Supported platforms and Postgres versions for AIDB and PGFS
  :ref:`Installing AIDB<Installing AIDB>` ,How to install and configure the AIDB extension
  :ref:`Integrating models<Integrating models>` ,"Local models, external APIs (OpenAI, NIM, Gemini, OpenRouter), and supported model variants"
  :ref:`Configuring external storage<Configuring external storage>` ,Using S3-compatible object stores and local file systems as pipeline data sources
  :ref:`Agents reference<Agents reference>` ,"Building in-database agents, invoking them, and delegation"
  :ref:`Tools reference<Tools reference>` ,"The unified tool catalog: native tools, custom SQL tools, and MCP tools"
  :ref:`AI pipelines<AI pipelines>` ,"Defining pipelines, pipeline steps, orchestration, and examples"
  :ref:`Knowledge bases reference<Knowledge bases reference>` ,"Semantic search, hybrid search, and vector index options"
  :ref:`Semantic knowledge bases<Semantic knowledge bases>` ,"Schema-metadata search and text-to-SQL: semantic KBs, semantic aliases, and agent tools"
  :ref:`SQL functions<SQL functions>` ,"Standalone SQL functions for chunking, parsing, OCR, summarization, and embedding"
  ":ref:`AI pipelines <Pipelines API reference>` ",Full API reference for all AIDB functions and views